Химиялық процестің нәтижесін болжау контекстінде терең оқытуда нейрондық
жүктеу/скачать 34,76 Kb.
|
Анализ данных Экзамен
- Бұл бет үшін навигация:
- 1 27.11.2023 16:41:23
| Химиялық процестердің тиімділігін үздіксіз бақылау және жақсарту үшін бойлық деректерді талдау әдісін ұсыныңыз. Мәліметтерді өңдеу мәселелері мен әдістерін талқылаңыз.
Химиялық процестердің тиімділігін үздіксіз бақылау және жақсарту әдістерінің бірі- деректерді көп өлшемді статистикалық талдау әдісі.Бұл әдіс нақты уақыт режимінде процестің әртүрлі параметрлері (мысалы, температура, қысым, реагенттердің концентрациясы және т.б.) туралы деректерді жинауды қамтиды. Содан кейін деректер бірнеше регрессия, негізгі компоненттерді талдау, негізгі канондық корреляция әдісі және т. б. сияқты әртүрлі статистикалық әдістерді қолдану арқылы талданады. Деректерді талдау процестің әртүрлі параметрлері арасындағы байланыстарды анықтауға және жүйенің жұмысын оңтайландыруға мүмкіндік береді. Мысалы, процестің максималды тиімділігін қамтамасыз ететін немесе өнімділіктің төмендеуіне немесе тіпті апаттарға әкелуі мүмкін ауытқулар туралы ескертетін параметрлердің оңтайлы мәндерін анықтауға болады. Сонымен қатар, бұл әдіс деректерді трендтік талдауға және процесс параметрлерінің болашақ мәндерін болжауға мүмкіндік береді. Бұл операторлар мен инженерлерге нақты деректерге негізделген шешімдер қабылдауға және процестің ықтимал ақаулары мен ақауларының алдын алуға көмектеседі. Осылайша, көпөлшемді статистикалық деректерді талдау әдісі химиялық процестерді үздіксіз бақылау мен тиімділігін арттырудың тиімді құралы болып табылады. Бұл процестің жұмысындағы мәселелерді анықтауға және түзетуге, оның параметрлерін оңтайландыруға және болашақта оның мінез-құлқын болжауға мүмкіндік береді. Химиялық процестердің тиімділігін үздіксіз бақылау және жақсарту үшін қолдануға болатын бойлық деректерді талдау әдістерінің бірі - көп өлшемді Статистика әдісі. Деректерді өңдеу кезінде кездесетін мәселелерге мыналар жатады: Деректердің жоғары өлшемі: химиялық процестерде көптеген айнымалылар мен параметрлер болуы мүмкін, бұл деректердің жоғары өлшеміне әкеледі. Бұл деректерді талдау мен өңдеуді қиындатуы мүмкін. Теңгерімсіз деректер: Нақты химиялық процестерде деректердің теңгерімсіздігі байқалады, яғни кейбір айнымалылар қатты корреляциялануы мүмкін, ал басқалары әлсіз. Бұл деректерді талдауға Шу мен бұрмалануды енгізуі мүмкін. Аномалиялар мен шығарындылар: химиялық процестер температураның, қысымның немесе шикізат құрамының өзгеруі сияқты сыртқы әсерлерге ұшырауы мүмкін, бұл деректердегі ауытқулар мен шығарындыларға әкелуі мүмкін. Мұндай ауытқуларды анықтау және өңдеу маңызды міндет болып табылады. Жоғарыда аталған мәселелерді шешу үшін қолдануға болатын кейбір деректерді өңдеу әдістеріне мыналар жатады: Өлшемді азайту: негізгі компоненттер (PCA) немесе деректер орталығымен кластерлеу әдісі сияқты өлшемді төмендету әдістері сәйкес келмейтін немесе артық айнымалыларды жою арқылы деректердің өлшемін азайтуға көмектеседі. Бұл шуды азайтуға және деректерді басқаруға мүмкіндік береді. Аномалияны анықтау: аномалияларды анықтау үшін әр түрлі әдістерді қолдануға болады, мысалы, жақын маңдағы әдістер немесе машиналық оқыту алгоритмдеріне негізделген жіктеу әдістері. Бұл деректердегі ауытқуларды анықтауға және өңдеуге мүмкіндік береді. Кластерлеу: деректерді ұқсас объектілер топтарына бөлу үшін кластерлеу әдістерін қолдануға болады. Бұл деректердегі құрылымды анықтауға және процестердің негізгі ерекшеліктерін анықтауға көмектеседі. Өзгерістерді анықтау: деректердің уақыт қатарындағы өзгерістерді анықтау әдістері оператордың немесе талдаушының араласуын қажет ететін процестерді анықтауға және автоматтандыруға көмектеседі. Химиялық процестерде деректерді өңдеу қиын және әртүрлі статистикалық және машиналық оқыту әдістерін қолдануды қамтиды. Алайда, деректерді дұрыс талдау және өңдеу процестердің тиімділігін арттыруға және химиялық жүйелерді бақылау мен бақылауды жақсартуға көмектеседі. №1 27.11.2023 16:41:23 жүктеу/скачать 34,76 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|