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Nicolas MUNIER-JOLAIN, Martin LECHENET
《农业科学与工程前沿(英文)》 2020年 第7卷 第1期 页码 21-27 doi: 10.15302/J-FASE-2019292
Redesigning cropping and farming systems to enhance their sustainability is mainly addressed in scientific studies using experimental and modeling approaches. Large data sets collected from real farms allow for the development of innovative methods to produce generic knowledge. Data mining methods allow for the diversity of systems to be considered holistically and can take into account the diversity of production contexts to produce site-specific results. Based on the very few known studies using such methods to analyze the crop management strategies affecting pesticide use and their effect on farm performance, we advocate further investment in the development of large data sets that can support future research programs on farming system design.
关键词: data mining holistic Integrated Pest Management economics DEPHY network.
Concentrations of anthropogenic Pt and Pd in urban roadside soils in Xuzhou, China
WANG Xuesong, SUN Cheng
《环境科学与工程前沿(英文)》 2008年 第2卷 第4期 页码 475-479 doi: 10.1007/s11783-008-0071-3
关键词: platinum detailed different Hierarchical automobile catalytic
Simulation of horizontal slug-flow pneumatic conveying with kinetic theory
GU Zhengmeng, GUO Liejin
《能源前沿(英文)》 2007年 第1卷 第3期 页码 336-340 doi: 10.1007/s11708-007-0050-6
关键词: velocity distribution detailed slug-flow gas-solid theory
Development of a steady thermal-hydraulic analysis code for the China Advanced Research Reactor
TIAN Wenxi, QIU Suizheng, GUO Yun, SU Guanghui, JIA Dounan, LIU Tiancai, ZHANG Jianwei
《能源前沿(英文)》 2007年 第1卷 第2期 页码 189-194 doi: 10.1007/s00000-007-0024-8
Jun HUANG, Yamei HUI, Toru MATSUMURA, Gang YU, Shubo DENG, Makoto YAMAUCHI, Changmin WU, Norimasa YAMAZAKI
《环境科学与工程前沿(英文)》 2014年 第8卷 第2期 页码 195-204 doi: 10.1007/s11783-013-0527-y
关键词:
profiles of polychlorinated biphenyls (PCBs)
polychlorinated dibenzo-
蒸汽裂解建模中的人工智能——详细流出物预测深度学习算法 Article
Pieter P. Plehiers, Steffen H. Symoens, Ismaël Amghizar, Guy B. Marin, Christian V. Stevens, Kevin M. Van Geem
《工程(英文)》 2019年 第5卷 第6期 页码 1027-1040 doi: 10.1016/j.eng.2019.02.013
化工过程可以从快速准确的流出物成分预测中获益良多,以进行工厂设计、控制和优化。工业4.0革命宣称,通过将机器学习引入这些领域,就可实现可观的经济收益和环境收益。高频优化和工艺控制的瓶颈往往是按要求对原料和产品等进行详细分析所需的时间。为解决这些问题,已为最大的化工品生产工艺——蒸汽裂解——建立由四个深度学习人工神经网络(DL ANNs)组成的框架。所提出的方法可根据有限数量的石脑油商业指标和可快速获得的工艺特性,确定石脑油原料的详细特性和蒸汽裂解炉流出物的详细组成。根据沸点曲线上的三个点和PIONA(烷烃、异链烷烃、烯烃、环烷烃和芳香烃)特性预测石脑油的详细特性。若沸点不可用,则同时对沸点进行估计。即使在估计沸点的情况下,所建立的深度学习人工神经网络仍优于已有的香农信息熵最大化和传统人工神经网络等方法。对于原料重构,在测试集得到的平均绝对误差(MAE)为0.3 wt%,流出物预测的平均绝对误差为0.1 wt%。结合所有网络时——使用前一网络的输出作为下一网络的输入——流出物平均绝对误差增大至0.19 wt%。除这些网络具有高精度外,主要好处是获得预测值所需的计算成本可忽略不计。在标准的英特尔i7处理器上,预测值以毫秒为单位。COILSIM1D等商业软件在精度方面表现稍好一些,但每个反应所需的中央处理器时间以秒为单位。速度大大提高,精度损失极小,使所提出的框架非常适用于连续监控难以获取的工艺参数,且非常适用于预想的高频实时优化(RTO)策略或工艺控制。然而,缺乏基本依据意味着几乎完全丧失基本的理解,而这并不总是被工程界广泛接受。此外,对于那些与训练集内石脑油非常不同的石脑油,所建立网络的性能有明显下降。
标题 作者 时间 类型 操作
Methodological considerations for redesigning sustainable cropping systems: the value of data-mining large and detailed
Nicolas MUNIER-JOLAIN, Martin LECHENET
期刊论文
Concentrations of anthropogenic Pt and Pd in urban roadside soils in Xuzhou, China
WANG Xuesong, SUN Cheng
期刊论文
Simulation of horizontal slug-flow pneumatic conveying with kinetic theory
GU Zhengmeng, GUO Liejin
期刊论文
Development of a steady thermal-hydraulic analysis code for the China Advanced Research Reactor
TIAN Wenxi, QIU Suizheng, GUO Yun, SU Guanghui, JIA Dounan, LIU Tiancai, ZHANG Jianwei
期刊论文
Detailed analysis of PCBs and PCDD/Fs impurities in a dielectric oil sample (ASKAREL Nr 1740) from an
Jun HUANG, Yamei HUI, Toru MATSUMURA, Gang YU, Shubo DENG, Makoto YAMAUCHI, Changmin WU, Norimasa YAMAZAKI
期刊论文