SNU CBE

Hybrid modeling approach for terpolymerization reactions in CSTR

2022 · IFAC-PapersOnLine

저자

Kyoungmin Lee, Suk Hoon Choi, 이종민 (Jong Min Lee)

연구주제

Control Systems and Identification · Fault Detection and Control Systems

NTIS 과학기술표준분류

화공 > 고분자 공정기술 > 고분자 중합공정기술

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AI 연구 키워드·방법

연속 교반 탱크 반응기(CSTR) 하이브리드 모델링 terpolymerization

심층 신경망(DNN)

키워드 (OpenAlex)

terpolymerization continuous stirred tank reactor hybrid modeling deep neural network first-principles modeling measurement error models parameter estimation steady-state assumption

초록

In order to produce terpolymer of desired quality a model capable of simulating terpolymerization is required. Terpolymerization involves complex reactions, full-scale modeling using the frst principle model is not practical to simulate reaction because there are many parameters to be estimated. In this study, a hybrid model that integrates the frst-principles model and the DNN model is proposed. The proposed hybrid model reduces the parameters that need to be estimated using a cumulative composition model, through the steady-state assumption. Afterward, DNN model in a hybrid model estimates the conversion using measurement data from process sensors, and the terpolymer composition according to conversion is calculated. In the process, by estimating model parameters with error in variables model, hybrid model specifc to the system is constructed. Validation of the hybrid model is performe…

이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)

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이종민

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