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J-GLOBAL ID：202002284098533912   整理番号：20A2040022

データ駆動モデリングに基づくバッチプロセスの完了時間の予測と不確実性伝播【JST・京大機械翻訳】

Prediction and Uncertainty Propagation for Completion Time of Batch Processes Based on Data-Driven Modeling

著者 (5件)： Zhou Le (School of Automation and Electrical Engineering, Zhejiang University of Science & Technology, Zhejiang, China) ,  Chuang Yao-Chen (Department of Chemical Engineering, National Tsing Hua University, Taiwan, Republic of China) ,  Hsu Shao-Heng (Department of Chemical Engineering, National Tsing Hua University, Taiwan, Republic of China) ,  Yao Yuan (Department of Chemical Engineering, National Tsing Hua University, Taiwan, Republic of China) ,  Chen Tao (Department of Chemical and Process Engineering, University of Surrey, United Kingdom)
資料名： Industrial & Engineering Chemistry Research  (Industrial & Engineering Chemistry Research)
巻： 59  号： 32  ページ： 14374-14384  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0385C  ISSN： 0888-5885  CODEN： IECRED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： バッチプロセスは,低容量で高付加価値製品を生産する柔軟性に重要な役割を果たしてきた。原料と操作条件の変動により,バッチ持続時間はしばしば変化する。バッチ完了時間の予測は,プロセススケジューリングと最適化の目的にとって重要である。この主題の既存の研究は予測精度に焦点を当てており,予測の不確実性の重要性は調査されていない。完了時間を定義するキー変数がバッチの終わりに向かってゆっくり変化するとき,予測不確実性は大きい傾向がある。このような状況の下では,不確実性が実際の使用のための平均予測と共に常に考慮されるべきであると主張する。この目的のために,確率的主成分分析とブートストラップケースベース推論を用いた2つのデータ駆動予測法を開発し,確率的フレームワークにおける不確実性定量化を行った。最後に,2つのバッチプロセスを用いて,予測不確実性の重要性と提案した方式の効率を実証した。Copyright 2020 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  最適化 ,  ブートストラップ ,  *バッチ処理 ,  *不確実性 ,  柔軟性 ,  継続時間 ,  主成分分析 ,  事例ベース推論
準シソーラス用語： 操作条件 ,  予測精度 ,  *データ駆動 ,  高付加価値 ,  プロセススケジューリング , 【Automatic Indexing@JST】

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 (7件)： データ駆動 ,  モデリング ,  バッチ ,  プロセス ,  予測 ,  不確実性 ,  伝播