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J-GLOBAL ID：202202210649420833   整理番号：22A0482958

ハイブリッド機械学習技法を適用した製油所における配電制御システムの最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimization of Distribution Control System in Oil Refinery by Applying Hybrid Machine Learning Techniques

著者 (5件)： Hussein Humod Al Jlibawi Ali (Department of Electrical and Electronic Engineering, Advanced Lightning, Power and Energy Research (ALPER), Faculty of Engineering, Universiti Putra Malaysia (UPM), Serdang, Malaysia) ,  Othman Mohammad Lutfi (Department of Electrical and Electronic Engineering, Advanced Lightning, Power and Energy Research (ALPER), Faculty of Engineering, Universiti Putra Malaysia (UPM), Serdang, Malaysia) ,  Ishak Aris (Department of Electrical and Electronic Engineering, Advanced Lightning, Power and Energy Research (ALPER), Faculty of Engineering, Universiti Putra Malaysia (UPM), Serdang, Malaysia) ,  Moh Noor Bahari S. (Department of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, Universiti Putra Malaysia, Selangor, Malaysia) ,  Sajitt Al Huseiny M. Sattar (Faculty of Engineering, University of Wassit, Kut, Iraq)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 3890-3903  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 本研究では,精製プロセス場の最初の段階からの原油カットの予測を,原油精製プロセスの性能を高めるために,ラフ集合理論(RST)ベースの適応ニューロファジー推論システム(ANFIS)ソフトセンサモデルを用いて行った。RSTを用いて,ANFISモデルのファジィルール集合と決定テーブルにおけるその特徴を低減した。また,離散化法を用いて連続データの離散化を最適化した。これは,光ナフサ製品の2つの臨界変数,すなわち,カットの品質を検出する,Reid Veight pressure(RVP)と米国石油研究所重力(API重力)の予測を助ける。したがって,Al Doura石油精製のリアルタイムプロセスを調べ,これら2つの源からの原油精製のプロセスデータは,データによって提供される知識を改善する。応答変数は整流部分における粗蒸留ユニット(CDU)におけるスプリッタの頂部におけるカスケード制御器のフィードバック測定値を表し,それはスプリッターヘッドに対する還流液体の流れを制御する。提案した適応ソフトセンサモデルは,実験室試験の結果に適合し,定常状態制御システムを組込み仮想センサを通して達成した。予測制御システムは,油精製所の品質管理の定められた範囲の蒸留物製品の純度を保つために,ソフトセンサモデルと平行してカスケードANFISコントローラを使用して採用された。提案したANFISベースのカスケード制御から得られた結果は,従来の比例積分微分(PID)ベースのカスケード制御よりも,それぞれ26.65%と84.63%だけ改善された。さらに,予測と制御モデルの結果を他の機械学習技術の結果と比較した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  重力 ,  品質管理 ,  *製油所 ,  蒸留 ,  原油 ,  石油精製 ,  純度 ,  ナフサ ,  微分 ,  臨界 ,  スプリッタ ,  ファジィニューラルネットワーク ,  *機械学習
準シソーラス用語： 離散化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  技法 ,  製油所 ,  配電制御 ,  最適化