An Experimental application of process monitoring using multivariate statistical techniques
Çok değişkenli istatistiksel süreç denetimi yöntemleri ile proses takibinin deneysel uygulaması
- Tez No: 112113
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET C. ÇAMURDAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2001
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 197
Özet
IV ÖZET ÇOK değişkenli istatiksel süreç denetimi YÖNTEMLERİ İLE PROSES TAKİBİNİN DENEYSEL UYGULAMASI Bu çalışmada Temel Bileşen Analizi (TBA) ve Dikgen Doğrusal Olmayan Temel Bileşen Analizi (DDTBA), nötralizasyon prosesini takip etmek için kullanılmıştır. Prosesi normal koşullar altında çalıştırarak elde edilen eğitim datası ile değişik senaryolar üretilmiştir. Bu senaryolar TBA ve DDTBA yöntemleri ile modellenmiştir. Daha sonra proseste iki tip hata oluşturulmuştur; sensör bozulması ve proses hatası. Her iki model de hata tanısı ve eğer sensör bozulması varsa tekrar yapılması için kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlarda DDTBA'mn TBA sonuçlarını iyileştirmediği bulunmuştur. Modeller sensör bozulması ve proses hatasını ayırt etmekte fakat hangi sensörün bozulduğunu yanlış bulmaktadır, bununla beraber proses hatası doğru olarak tespit edilmektedir. Ne TBA ne de DDTBA prosesin dinamik tepkisisini açıklayabilmektedir. Dolayısıyla bu durumda başka yöntemler kullanılmalıdır.
Özet (Çeviri)
m ABSTRACT AN EXPERIMENTAL APPLICATION OF PROCESS MONITORING USING MULTIVARIATE STATISTICAL TECHNIQUES Multivariate Statistical Techniques is applied to monitor a pH neutralization process. The training data, which are obtained under normal operating conditions, is used to generate different scenarios. These scenarios are then modeled using principal component analysis (PCA) and orthogonal nonlinear principal component analysis (ONPCA). Then, two types of faults are generated; sensor failure and process upset. Both models are used to detect and identify the fault and if a sensor failure is detected this sensor is reconstructed. It is found that using ONPCA does not improve the results of PCA. Both methods can differentiate between a sensor failure and a process upset, however the sensor that has failed is detected wrongly whereas the reason for process upset is detected correctly. Neither ONPCA nor PCA is capable of explaining the dynamic response of the process, therefore, other methods should be utilized for this purpose.
Benzer Tezler
- Uydu verileri ile İstanbul Boğazı ve Haliç'de su kirliliğinin makro düzeyde belirlenmesi
Intrepretation at macro level as pollution of water resources of remotely sensed data of Bosphorus and golden horn estuary by an unsupervised and supervised classification method
H.GONCA COŞKUN
- Lityum iyon bataryaların makine öğrenimi yöntemleri ile sağlık durumu kestirimi
State of health estimation for lithium-ion batteries using machine learning methods
ÇETİN ORAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA AHMET KOCABAŞ
- Experimental assessment of heterotrophic endogenous decay and denitrification kinetics using hydrolyzed carbon sources
İçsel solunum mekanizması ve denitrifikasyon kinetiğinin hidroliz kaynaklı karbon türleri için belirlenmesi
EBRU AVCIOĞLU
- STEM uygulamalarının öğrencilerin akademik başarı, bilimsel süreç ve yaşam becerileri üzerine etkisi
Effect of STEM applications on academic achievement, scientific process and life skills
FATMA TAŞTAN AKDAĞ
Doktora
Türkçe
2017
Eğitim ve ÖğretimOndokuz Mayıs ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TOHİT GÜNEŞ
- Birleşme ve satın almaların değişim yönetimi açısından incelenmesi: Bir banka örneği
Examination of mergers and acquisitions in terms of change management: A bank example
BURAK PEKCAN
Doktora
Türkçe
2022
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA KÜSKÜ AKDOĞAN