プロセス変数間の多変量非線形依存性を考慮したプロセス安全性評価【JST・京大機械翻訳】

Ghosh Arko; Ahmed Salim; Khan Faisal; Rusli Risza

文献

J-GLOBAL ID：202002239545876030 整理番号：20A0580634

プロセス変数間の多変量非線形依存性を考慮したプロセス安全性評価【JST・京大機械翻訳】

Process Safety Assessment Considering Multivariate Non-linear Dependence Among Process Variables

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資料名：
巻： 135 ページ： 70-80 発行年： 2020年
JST資料番号： W0232A ISSN： 0957-5820 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)

多ファセットプロセスシステムの高度に相関した変数の間の非線形依存性は,プロセス安全性評価のために重要な課題を引き起こす。複写関数は,プロセス故障の因果関係におけるプロセス変数間の複雑な依存性と相互作用を捉えるための柔軟な統計的ツールである。Bayesネットワークによる複写関数の統合は,このような複雑な依存性を扱う枠組みを提供する。本研究では,多変量時間依存プロセスシステムの故障を予測する際に,従来のBayesネットワークの性能との比較を試みた。小規模パイロットユニットからの正常および異常プロセスデータを収集し,故障モデルの性能を試験し検証した。収集したデータの解析からの結果は,複写ベースのBayesネットワークの性能がロバストで,従来のBayesianネットワークの性能より優れていることを確立した。構造柔軟性,変数間の非線形依存性の考慮,プロセスモデルの不確実性と確率的性質は,複写ベースのBayesネットワークの明確な利点を提供する。このアプローチは,オンラインプロセス監視とリスク管理ツールとしてさらにテストされ,実行される。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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その他の災害,防災 , 生産に関する問題一般

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