ニューラルネットワークを用いた常圧蒸留装置の品質制御
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概要
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化学プラントの品質制御において, オンラインで製品品質を計測できない場合に, 何らかの方法で推定することは重要である.そのためには, プラントの温度, 圧力, 流量など直接測定可能な運転変数から製品品質を推定することが必要となる.本論文では, 常圧蒸留装置の製品である軽油, および灯油の蒸留性状である留出温度の推定モデル (Inferential model) を階層型のBack Propagationニューラルネットワークを用いて作成した.そして, 作成した推定モデルを実装置の灯油・軽油の品質制御へ適用し, 有効であることを確認した.
- 社団法人 化学工学会の論文
- 1999-01-10
著者
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花熊 克友
出光エンジニアリング(株)
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山本 順三
出光エンジニアリング(株)エンジニアリング室
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中西 英二
関西大学工学部化学工学科
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中西 英二
関西大学工学部 化学工学科
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喰田 秀樹
出光石油化学(株)
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山本 順三
出光ニンジニアリング(株)技術部
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