Nalazite se na CroRIS probnoj okolini. Ovdje evidentirani podaci neće biti pohranjeni u Informacijskom sustavu znanosti RH. Ako je ovo greška, CroRIS produkcijskoj okolini moguće je pristupi putem poveznice www.croris.hr
izvor podataka: crosbi !

Primjena softverskih senzora u rafinerijskoj proizvodnji (CROSBI ID 567455)

Prilog sa skupa u zborniku | sažetak izlaganja sa skupa | domaća recenzija

Bolf, Nenad ; Ujević, Željka ; Mohler, Ivan ; Galinec, Goran Primjena softverskih senzora u rafinerijskoj proizvodnji // 43. stručno-znanstveni simpozij GORIVA 2010 / Jukić, Ante (ur.). Zagreb: Hrvatsko društvo za goriva i maziva, 2010. str. 15-15

Podaci o odgovornosti

Bolf, Nenad ; Ujević, Željka ; Mohler, Ivan ; Galinec, Goran

hrvatski

Primjena softverskih senzora u rafinerijskoj proizvodnji

Jedan od čestih problema u industrijskim postrojenjima je nemogućnost mjerenja ključnih varijabli kontinuirano i u realnom vremenu. Kao alternativa, predloženo je korištenje softverskih senzora kao zamjena za procesne analizatore i laboratorijska testiranja. Softverskim senzorima cilj je razviti inferencijski model za procjenu rijetko mjerenih varijabli i laboratorijskih analiza koristeći često mjerene varijable. U ovom pregledu prikazani su softverski senzori za primjenu u rafineriji. Modeli su razvijeni koristeći podatke iz industrijskih DCS sustava i laboratorijskih baza podataka. Prvi softverski senzor razvijen za procjenu točke filtrabilnosti dizelskog goriva kao produkta bočnih frakcija destilacijske kolone. Drugi softverski senzor procjenjuje točke početka i kraja destilacije na postrojenju atmosferske destilacije. U trećem primjeru, razvijen je dinamički model softverskog senzora za procjenu i vođenje procesa na postrojenju proizvodnje sumpora. Rezultat je model softverskog senzora za optimalno vođenje postrojenja s ciljem smanjenja emisije SO2 i H2S. Softverski senzor razvijen je tehnikama viševeličinske linearne regresije, neuronskih mreža i neizrazitih logika. Sva tri modela razvijena su tehnikama viševeličinske linearne regresije i umjetnih neuronskih mreža. Provedena je statistička analiza podataka i rezultati su kritički ocjenjeni.

softverski sensor; atmosferska destilacijska kolona; Clausov proces; identificiranje procesa; neuronska mreža

nije evidentirano

engleski

Soft sensor applications in refinery processing

nije evidentirano

soft sensor; crude distillation column; Claus process; process identication; neural network

nije evidentirano

Podaci o prilogu

15-15.

2010.

objavljeno

Podaci o matičnoj publikaciji

43. stručno-znanstveni simpozij GORIVA 2010

Jukić, Ante

Zagreb: Hrvatsko društvo za goriva i maziva

Podaci o skupu

43. stručno-znanstveni simpozij GORIVA 2010

predavanje

14.10.2010-15.10.2010

Šibenik, Hrvatska

Povezanost rada

Kemijsko inženjerstvo