Advanced tabulation techniques for faster dynamic simulation, state estimation and flowsheet optimization

Los procesos de gran escala que son modelados utilizando ecuaciones algebraicas diferenciales basadas en cl̀culos de balances de materia y energa̕ requieren a menudo tiempo excesivo de cm̤puto para simularse. Dependiendo de la complejidad del modelo, tales simulaciones pueden exigir varias iteracion...

Whakaahuatanga katoa

I tiakina i:
Ngā taipitopito rārangi puna kōrero
Ētahi atu kaituhi: Abrol Sidharth, University of Texas Digital Repository (UTDR)
Hōputu: Pukapuka
Reo:Ingarihi
Ngā marau:
Urunga tuihono:Advanced tabulation techniques for faster dynamic simulation, state estimation and flowsheet optimization
Tags: Tāpirihia he Tūtohu
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Whakaahuatanga
Whakarāpopototanga:Los procesos de gran escala que son modelados utilizando ecuaciones algebraicas diferenciales basadas en cl̀culos de balances de materia y energa̕ requieren a menudo tiempo excesivo de cm̤puto para simularse. Dependiendo de la complejidad del modelo, tales simulaciones pueden exigir varias iteraciones para converger y, en algunos casos, no lo hacen en absoluto.En esta investigacin̤ se propuso la aplicacin̤ de una tčnica de almacenamiento y recuperacin̤ tabulacin̤ adaptativa in situ (in situ adaptive tabulation, ISAT) para una convergencia ms̀ rp̀ida de los modelos de simulacin̤ de procesos. Se llev ̤a cabo una comparacin̤ con redes neuronales y se present ̤un desempeńo mejor utilizando ISAT para extrapolacin̤. En particular, se discute la exigencia de simulacin̤ dinm̀ica en tiempo real para simuladores de capacitacin̤ operativa (operating training simulators, OTS).Se muestra la integracin̤ de ISAT a un simulador de procesos (CHEMCADʼ) utilizando solamente datos de entrada y salida. Se sugiere una tčnica de regresin̤ basada en mn̕imos cuadrados parciales para aproximar la sensibilidad sin accesar el modelo de primeros principios. Se proponen distintas estrategias de distribucin̤ de registros para construir una base de datos de ISAT y se presenta un mejor desempeńo utilizando las tčnicas sugeridas para diferentes casos. Se describe un algoritmo ISAT modificado (mISAT) para mejorar la tasa de recuperacin̤ y se compara su desempeńo con respecto al enfoque original en un estudio de caso.