Πρόβλεψη ποιοτικών χαρακτηριστικών παραγόμενης βενζίνης με τη βοήθεια τεχνικών μηχανικής μάθησης σε υποδομές cloud
Creators: name: Τσουραλάκης, Ζαχαρίας Αλέξανδρου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2020
Subjects: Διυλιστήριο πετρελαίου
Ψευδοαναλυτές
Μηχανική μάθηση
Oil refinery
Soft sensors
Machine learning

description: Το διυλιστήριο πετρελαίου είναι εργοστάσιο βιομηχανικής επεξεργασίας. Αποτελείται από μία αλυσίδα σύνθετων χημικών διεργασιών, που έχουν ως στόχο να μετατρέψουν και να εξευγενίσουν το αργό πετρέλαιο, δημιουργώντας χρήσιμα προϊόντα όπως νάφθα, βενζίνη, πετρέλαιο κίνησης, πετρέλαιο θέρμανσης, βάση ασφάλτου, κηροζίνη, υγροποιημένο αέριο, καύσιμο αεριωθουμένων και μαζούτ. Η παραγωγική διαδικασία επιβάλλει την παρακολούθηση κρίσιμων μεγεθών, ώστε να διασφαλίζεται η βέλτιστη λειτουργία του εργοστασίου με απώτερο σκοπό την παραγωγή ποιοτικών προϊόντων. Η βέλτιστη λειτουργία ενός τέτοιου εργοστασίου προϋποθέτει την καταγραφή μεγεθών όπως θερμοκρασιών, πιέσεων, ροών είτε υγρών, είτε αερίων, αναλυτών υδρογόνου ή οξυγόνου, αλλά και πολλών άλλων παραμέτρων που είναι χρήσιμες στην παραγωγική αλυσίδα. Η συνεχής παρακολούθηση χαρακτηριστικών ιδιοτήτων των προϊόντων, που προέρχονται από βιομηχανική παραγωγή, είναι δυνατό να επιτευχθεί με τη δημιουργία προγνωστικών μοντέλων. Τα προγνωστικά μοντέλα αναφέρονται στη βιβλιογραφία ως Soft Sensors ή Inferential Sensors. Η ορθή επιλογή των αλγορίθμων που υλοποιούν τέτοιου είδους προγνωστικά μοντέλα είναι εξαιρετικά σημαντική, διότι καθορίζει ουσιαστικά την απόδοση ενός Soft Sensor. Λόγω του ότι δεν υπάρχει ενιαία θεωρητική προσέγγιση, που να αφορά στην επιλογή αλγορίθμου μοντελοποίησης, ο τύπος μοντέλου και οι παράμετροι επιλέγονται συχνά σύμφωνα με την εμπειρία του εκάστοτε μηχανικού που καλείται να δημιουργήσει έναν Soft Sensor. Η επιλογή στην παρούσα εργασία έγινε με σκοπό τη σύγκριση δύο πολύ γνωστών αλγορίθμων της μηχανικής μάθησης, αυτόν που αφορά στις Μηχανές Διανυσμάτων Υποστήριξης (Support Vector Machines) και αυτόν που αφορά στα Νευρωνικά Δίκτυα οπισθοδιάδοσης του σφάλματος. Η εκπαίδευση των μοντέλων υλοποιήθηκε σε cloud εφαρμογή της γλώσσας R.
description: The oil refinery is an industrial processing plant. It consists of a chain of complex chemical processes designed to convert and refine crude oil, creating useful products such as naphtha, gasoline, diesel fuel, heating oil, asphalt base, kerosene, liquefied gas, jet fuel and fuel oil. The production process requires critical quantities to be monitored to ensure the optimum operation of the plant with the goal of producing quality products. The optimal operation of such a plant requires the recording of sizes such as temperatures, pressures, hydrogen or oxygen analyzers, and many other parameters that are useful in the production chain. Continuous monitoring of product characteristics, derived from industrial production, can be achieved by creating predictive models. Predictive models are reported in the literature as Soft Sensors or Inferential Sensors. The choice of algorithms that model such predictive models is extremely important because it essentially determines the performance of a Soft Sensor. Due to the fact that there is no single theoretical approach to modeling algorithm selection, the model type and parameters are often chosen based on the experience of the engineer required to implement a Soft Sensor (Kadlec et. al, 2009). The choice in the present study was to compare two well-known machine learning algorithms, Support Vector Machines, and the Neural Networks with back propagation. The training of the models was implemented in a cloud application of R language.
description: Σε συνεργασία με: Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής (Πανεπιστήμιο Μακεδονίας)