文献

J-GLOBAL ID：202202254293253768   整理番号：22A0434370

固液混合系における受動アコースティックエミッションと機械学習を用いたサスペンション状態の同定【JST・京大機械翻訳】

Identification of suspension state using passive acoustic emission and machine learning in a solid-liquid mixing system

著者 (5件)： Rossi Alberto (Department of Civil and Industrial Engineering, University of Pisa, I-56126, Pisa, Italy) ,  Rossi Alberto (School of Chemical Engineering, University of Birmingham, Edgbaston, B15 2TT, UK) ,  Alberini Federico (School of Chemical Engineering, University of Birmingham, Edgbaston, B15 2TT, UK) ,  Alberini Federico (Dipartimento di Chimica Industriale ‘Toso Montanari’, Alma Mater Studiorum - Universita di Bologna, viale Risorgimento 4, 40136, Bologna, Italy) ,  Brunazzi Elisabetta (Department of Civil and Industrial Engineering, University of Pisa, I-56126, Pisa, Italy)
資料名： Chemical Engineering Research and Design  (Chemical Engineering Research and Design)
巻： 177  ページ： 273-282  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0282A  ISSN： 0263-8762  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： 固液混合は,食品,化粧品,医薬品および化学工業における多くの製造プロセスにおけるコア操作である。本研究は,固体-液体懸濁状態の同定と予測を可能にするため,教師つき機械学習(ML)アルゴリズムと結合した受動アコースティックエミッション(PAE)を用いた正確で信頼性のあるセンシング方法論を開発することを目的とする。プロセスモニタリングにおけるPAEの使用は,それが手頃で,敏感で,非侵襲性で,オンライン応用に適しているので有益である。PAE装置は,このシステムと接触する圧電センサ,増幅器,フィルタ,信号とコンピュータを記録するオシロスコープを含む。実験は,PBT羽根車を備えた完全バッフル,平底ガラス容器で行った。音響信号を750kHzのサンプリング周波数,羽根車速度範囲50~1000rpm,および変化する固体特性,すなわち粒径(dp範囲0.250~6mm),固体負荷および固体密度(アクリルガラス粒子)で記録した。各分類実行に対して,サンプリングデータを高速Fourier変換(FFT)を用いて前処理し,周波数領域における信号の詳細なスペクトル特性を明らかにした。スペクトルをフィルタリングし,次に,最も高い分散周波数を選択することによって減少した。標識として,確立された光学測定を用いて音響周波数スペクトルを分類した。周波数データセットを訓練(60%),交差検証(20%)および試験(20%)セットで分割し,モデルを構築して,最良モデルパラメータ(最適化段階)を同定し,最終的に精度(試験段階)をチェックするために,使用した。開発した技術は,異なるクラスに対応するスペクトルを認識する優れた結果を示し,観測された精度は99.72%以上であった。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  *懸濁液 ,  最適化 ,  化粧品 ,  食品 ,  羽根車 ,  音響 ,  オシロスコープ ,  フィルタリング ,  スペクトル ,  *アコースティックエミッション ,  生産工程 ,  コンピュータ ,  *機械学習
準シソーラス用語： オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 固液混合 ,  受動音響 ,  機械学習 ,  オンライン監視

分類 (1件)： 撹はん,混合  (XD02040M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 混合系 ,  アコースティックエミッション ,  機械学習 ,  サスペンション ,  同定