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J-GLOBAL ID：202202258328963331   整理番号：22A0147780

多相流における漏れ検出,診断および予測アルゴリズムの開発【JST・京大機械翻訳】

Developments of leak detection, diagnostics, and prediction algorithms in multiphase flows

著者 (5件)： Kumar Vandrangi Seshu (Department of Mechanical Engineering, Univeristi Teknologi PETRONAS, Tronoh, Malaysia) ,  Alemu Lemma Tamiru (Department of Mechanical Engineering, Univeristi Teknologi PETRONAS, Tronoh, Malaysia) ,  Alemu Lemma Tamiru (Gas Separation Research Center, Institute of Contaminant Management, Universiti Teknologi PETRONAS, Malaysia) ,  Muhammad Mujtaba Syed (Gas Separation Research Center, Institute of Contaminant Management, Universiti Teknologi PETRONAS, Malaysia) ,  Ofei Titus N. (Norwegian University of Science and Technology, Norway)
資料名： Chemical Engineering Science  (Chemical Engineering Science)
巻： 248  号： PB  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0254A  ISSN： 0009-2509  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 漏れ検出,診断および予測は,陸上および沖合パイプラインに対する流れ保証リスク管理プロセスの重要な相を構成する。各側面に取り組むために展開できる様々な技術とアルゴリズムがある。今日まで,ほとんどのレビュー論文は定常状態と単相の流動条件に集中している。したがって,現在のレビューの目的は,(i)多相流と過渡流条件,(ii)モデルベースとデータ駆動技術,(iii)予測ツール,および(iv)性能測定に焦点を当て,利用可能な漏れ検出と診断方法の徹底的な分析を行うことである。精度,複雑性,データ要求,および設置コストに基づく漏れ検出法の詳細な評価を論じる。データ駆動技術は,パイプラインシステムから利用可能な定性的および定量的データに支配々依存する。コントラストデータ駆動技法,モデルベース技法は,ほぼ正確なベースモデルが利用可能であるならば,漏れ検出を達成するためには,より少ないデータを必要とする。最良の検出と診断出力を生成するために,異なる方法論と技術を組み合わせることができる。多くの場合,統計解析はリアルタイム過渡法(RTTM)と組み合わせ,誤警報を最小化するのに役立った。このレビューにおける材料は,診断システムの設計とさらなる研究のためのロバストな指針として使用できる。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 ,  コントラスト ,  *混相流 ,  検出法 ,  リスク管理 ,  単相 ,  ロバスト性 ,  陸地
準シソーラス用語： モデルベース ,  複雑性 ,  実時間 ,  沖合 ,  定常状態 ,  データ駆動 ,  過渡流れ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 漏れ検出と診断 ,  機械学習 ,  多相流 ,  管内流の過渡現象 ,  フロー保証

分類 (5件)： その他の物質の多成分系の相平衡・状態図  (CB03017A) ,  採油,採ガス一般  (UA10010K) ,  応用物理化学的操作・装置  (XE03000E) ,  化学プロセスの測定,監視,計装  (XC02030Y) ,  多成分系の相平衡・状態図一般  (CB03014B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多相流 ,  漏れ ,  診断 ,  予測アルゴリズム ,  開発