Machine Learning based Digital Twin Framework for Production Optimization in Petrochemical Industry
Introducción:
No hay una sección específica titulada
"Introducción" en este documento. Sin embargo, la sección [1]
proporciona una breve descripción general del contenido del documento, que
incluye una revisión de la literatura sobre la investigación de gemelos
digitales, el control de producción en la industria petroquímica y el
aprendizaje automático, así como una presentación del marco de trabajo de
gemelos digitales para el control de producción en la sección 3, un estudio de
caso en la sección 4, y discusiones sobre las contribuciones teóricas y las
implicaciones prácticas en la sección 5, y conclusiones, limitaciones y
direcciones futuras de investigación en la sección 6.
Resumen:
El artículo describe el
proceso de creación de una arquitectura basada en gemelos digitales para el
control de producción en la industria petroquímica utilizando algoritmos de
aprendizaje automático. El proceso implica la ingeniería de características de
datos, el entrenamiento y validación de modelos, la optimización y despliegue
en línea de modelos. El artículo también discute técnicas de procesamiento de
datos, incluyendo la unificación de la frecuencia de datos de series de tiempo,
la resolución de problemas de retraso de tiempo, el análisis de correlación y
la reducción de dimensiones de datos. Se utilizan varios algoritmos de
aprendizaje automático para el entrenamiento de modelos. El artículo enfatiza
la importancia de la seguridad y la necesidad de optimización y control
continuo en la industria petroquímica.
Conclusiones:
Las
conclusiones se presentan en la sección 5 del documento. En resumen, el estudio
propone un marco de trabajo de gemelos digitales para el control de producción
en la industria petroquímica utilizando algoritmos de aprendizaje automático.
El marco de trabajo se demostró efectivo en un estudio de caso en una fábrica
petroquímica real. El estudio también destaca la importancia de la seguridad y
la necesidad de optimización y control continuo en la industria petroquímica.
Además, se identifican varias brechas de investigación que necesitan ser
abordadas en el futuro, incluyendo la necesidad de un marco de trabajo práctico
para la aplicación de gemelos digitales en el control de producción y la
optimización, y la necesidad de considerar problemas de procesamiento de datos
en la generación de modelos de gemelos digitales. En general, el estudio
proporciona una guía útil para la aplicación de gemelos digitales y aprendizaje
automático en la industria petroquímica y otras industrias de fabricación de
procesos.
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