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J-GLOBAL ID：201902282245455133   整理番号：19A1390559

データ駆動区分的アフィンモデルを用いた効率的実時間最適化【JST・京大機械翻訳】

Efficient real time optimization using a data-driven piecewise affine model

著者 (2件)： Yang Yu (Department of Chemical Engineering, California State University Long Beach, Long Beach, CA 90840 USA) ,  Kelly Jasper (Department of Chemical Engineering, California State University Long Beach, Long Beach, CA 90840 USA)
資料名： Computers & Chemical Engineering  (Computers & Chemical Engineering)
巻： 125  ページ： 545-557  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0199C  ISSN： 0098-1354  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 不確実性の下での複雑なプロセスのためのデータ駆動実時間最適化(RTO)方式を提案した。目的は,その第一原理モデルを得るのが難しいとき,プラントの経済的性能を最適化することである。この目的のために,区分的アフィン(PWA)モデルを,プロセスの生産を予測するために操作データを適合させることによって構築した。PWAモデルの信頼領域も,信頼できる予測を保証するために特性化した。次に,RTOをPWAモデルに基づく混合整数非線形プログラム(MINLP)として定式化した。計算要求を軽減するために,RTOを準最適解に解く動的計画法(DP)を開発した。2つの事例研究は,PWAモデルが,プロセスが信頼領域内で操作されるとき,正確に実際の生産を予測することができることを示して,提案したDP方式は,大規模MINLPのために最先端の解法より良い解法を見つけるためにより少ない時間を取り入れた。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 第一原理 ,  *最適化 ,  定式化 ,  キャラクタリゼーション ,  事例研究 ,  信頼区間 ,  *モデル ,  不確実性 ,  動的計画法 ,  プラント
準シソーラス用語： 準最適解 ,  混合整数非線形計画法 ,  運転データ ,  *実時間最適化 ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： リアルタイム最適化 ,  動的計画法 ,  混合整数非線形プログラム ,  区分的アフィンモデル

分類 (1件)： 化学プロセスの解析  (XC01030R)

タイトルに関連する用語 (3件)： データ駆動 ,  モデル ,  実時間最適化