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The paper deals with the design of neural based soft sensors to improve product qualitymonitoring and control in a refinery by
estimating the stabilized gasoline concentration (C5) in the top flow and the butane (C4) concentration in the bottom flow of a
debutanizer column, on the basis of a set of available measurements. Three-step predictive dynamic neural models were
implemented in order to evaluate in real time the top and bottom product concentrations in the column. The soft sensors designed
overcome the great time delayintroduced bythe corresponding gas chromatograph, giving on-line estimations that are suitable for
monitoring and control purposes.
SOFT SENSORS FOR PRODUCT QUALITY MONITORING IN DEBUTANIZER DISTILLATION COLUMNS
The paper deals with the design of neural based soft sensors to improve product qualitymonitoring and control in a refinery by
estimating the stabilized gasoline concentration (C5) in the top flow and the butane (C4) concentration in the bottom flow of a
debutanizer column, on the basis of a set of available measurements. Three-step predictive dynamic neural models were
implemented in order to evaluate in real time the top and bottom product concentrations in the column. The soft sensors designed
overcome the great time delayintroduced bythe corresponding gas chromatograph, giving on-line estimations that are suitable for
monitoring and control purposes.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: http://hdl.handle.net/11570/1419820
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2021-2023 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
