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J-GLOBAL ID：201802280136653987   整理番号：18A0447648

高硫黄ガススイートニングプロセスモニタリングのための動的部分空間モデル【Powered by NICT】

Dynamic Subspace Models for High-Sulfur Gas Sweetening Process Monitoring

著者 (5件)： Gu Xiaohua ,  Zhang Kun ,  Tang Haihong ,  Wang Tian ,  Yang Liping
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISCID  ページ： 208-212  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高硫黄ガス(H SG)における酸成分である5%~ 15%,セキュリティリスクを引き起こし,スイートニング装置への強い腐食効果を持つであろうと高かった。生産プロセスモニタリングシステム正常作業と安全性を確保するために重要な意味を持つ。しかし,運転パラメータの時間遅れシフトのために,静的方法は無力と考えられる。このように,本論文では,H SGスイートニングプロセスモニタリングのための動的部分空間モデルを提案した。具体的には,最初の入力候補特徴として運転パラメータと時系列を導入し,時間遅れ次解析による動的膨張マトリックスを得た。静的PCAモデルを用いたマトリックスを組み合わせたプロセスモニタリングを達成した。H SGスイートニングプラントの実際のデータに関する実験は,DPCAにおけるホテリングT2とQ統計(SPE)の誤警報率(FAR)と失われた警報率(MAR)はPCAのそれよりもはるかに少ないことが示された。特に,PCAと比較して,DPCAにおけるSPE MARは13.42%減少し,そして,DPCAにおけるT2MARはPCAのそれより4倍低かった。,H SGスイートニングプロセスのために提案されたモニタリング方法が効率的で実行可能である。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 警報 ,  安全性 ,  腐食 ,  監視装置 ,  生産プロセス ,  *モデル
準シソーラス用語： 誤警報率 ,  *プロセス監視 ,  時間遅れ ,  運転パラメータ ,  *スイートニング ,  *空間モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 硫黄 ,  空間モデル