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1. WO2020112281 - MODÈLE DE SUBSTITUTION DESTINÉ À UN PROCESSUS DE PRODUCTION CHIMIQUE

Numéro de publication WO/2020/112281
Date de publication 04.06.2020
N° de la demande internationale PCT/US2019/057802
Date du dépôt international 24.10.2019
CIB
G05B 17/02 2006.01
GPHYSIQUE
05COMMANDE; RÉGULATION
BSYSTÈMES DE COMMANDE OU DE RÉGULATION EN GÉNÉRAL; ÉLÉMENTS FONCTIONNELS DE TELS SYSTÈMES; DISPOSITIFS DE CONTRÔLE OU DE TEST DE TELS SYSTÈMES OU ÉLÉMENTS
17Systèmes impliquant l'usage de modèles ou de simulateurs desdits systèmes
02électriques
CPC
G05B 17/02
GPHYSICS
05CONTROLLING; REGULATING
BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
17Systems involving the use of models or simulators of said systems
02electric
G05B 2219/32343
GPHYSICS
05CONTROLLING; REGULATING
BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
2219Program-control systems
30Nc systems
32Operator till task planning
32343Derive control behaviour, decisions from simulation, behaviour modelling
G06F 17/18
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
17Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
10Complex mathematical operations
18for evaluating statistical data ; , e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
G06F 30/20
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
30Computer-aided design [CAD]
20Design optimisation, verification or simulation
G06K 9/6256
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
6217Design or setup of recognition systems and techniques; Extraction of features in feature space; Clustering techniques; Blind source separation
6256Obtaining sets of training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging, boosting
G06N 3/08
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
08Learning methods
Déposants
  • EXXONMOBIL RESEARCH AND ENGINEERING COMPANY [US]/[US]
Inventeurs
  • DE WAELE, Stijn
  • CHEON, Myun-Seok
  • LIU, Kuang-Hung
  • KAMESWARAN, Shivakumar
  • TRESPALACIOS, Francisco
  • PAPAGEORGIOU, Dimitri, J.
Mandataires
  • BARRETT, Glenn, T.
  • NEGRON, Liza
  • OKAFOR, Kristina
  • BARRETT, Glenn, T.
  • MIGLIORINI, Robert, A.
Données relatives à la priorité
62/772,26828.11.2018US
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) A SURROGATE MODEL FOR A CHEMICAL PRODUCTION PROCESS
(FR) MODÈLE DE SUBSTITUTION DESTINÉ À UN PROCESSUS DE PRODUCTION CHIMIQUE
Abrégé
(EN)
Aspects of the technology described herein comprise a surrogate model for a chemical production process, A surrogate model is a machine learned model that uses a collecti on of inputs and outputs from a simulation of the chemical production process and/or actual production data as training data. Once trained, the surrogate model can estimate an output of a chemical production process given an input to the process. Surrogate models are not directly constrained by physical conditions in a plant. This can cause them to suggest optimized outputs that the not possible to produce in the real world. It is a significant challenge to train a surrogate model to only produce outputs that are possible. Tire technology described herein improves upon previous surrogate models by constraining the output of the surrogate model to outputs that are possible in the real world.
(FR)
Des aspects de la présente invention portent sur un modèle de substitution destiné à un processus de production chimique. Un modèle de substitution est un modèle appris par machine qui utilise un ensemble d'entrées et de sorties provenant d'une simulation du processus de production chimique et/ou à des données de production réelles comme données d'apprentissage. Une fois entraîné, le modèle de substitution peut estimer une sortie d'un processus de production chimique selon une entrée du processus. Les modèles de substitution ne sont pas directement limités à des conditions physiques dans un ensemble fonctionnel. Ainsi, ces derniers peuvent être amenés à suggérer des sorties optimisées qui ne peuvent pas être produites dans le monde réel. L'apprentissage d'un modèle de substitution pour produire uniquement des sorties possibles est un défi significatif. La technologie de pneumatique décrite dans la présente invention constitue une amélioration par rapport aux modèles de substitution précédents en limitant la sortie du modèle de substitution à des sorties possibles dans le monde réel.
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