化学情報学における諸問題の解決を目的とした新規多変量データ解析手法の開発

开发新的多元数据分析方法来解决化学信息学中的各种问题

• 批准号: 09J01337
• 负责人: 金子 弘昌
• 金额: $ 1.34万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2009
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2009 至 2011
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-09J01337/
• 关键词: 化学工学; 機会学習; 統計数学; ソフトセンサー; 物性推算; プラント管理; ファウリング; 適用範囲; 機械学習

化学プラントにおいては、測定困難なプロセス変数を推定する手法として、ソフトセンサーが広く用いられている。ソフトセンサーとして、プラントにおいてオンラインで測定されている複数のプロセス変数(説明変数)からある目的変数を推定するモデルが構築されているが、すべての説明変数が目的変数に影響を及ぼすとは限らないため、変数選択を行う試みがなされている。一方、説明変数がある時間遅れを伴って目的変数に寄与していると考えられるが、その時間遅れを正確に求めることは困難である。そこで本研究では、最適な説明変数とその動特性の選択を行う手法を開発すること目的とした。そして我々はソフトセンサーで用いるプロセスデータと同様に、変数間の相関が強いスペクトルデータを扱う分野における波長領域選択手法に着目した。その一つがgenetic algorithm-based wavelength selection(GAWLS)法である。これらの波長領域選択手法をプロセスデータへ応用することで新規なソフトセンサー手法を開発し、高い予測性能と解釈の容易さを同時に達成するモデルの構築を目指した。実際の蒸留塔で測定されたデータを用いて従来手法とモデリング結果や予測結果を比較することで、本手法により少ない変数領域で妥当なモデルを構築可能であることを確認した。さらに本研究では、変数間に非線型性が存在する場合においても適切な変数領域選択と予測精度の高いモデル構築を同時に達成することを目的として、GAWLSと非線型回帰分析手法の一つであるsupport vector regression(SVR)を組み合わせた新規な変数領域選択手法を開発した。この提案手法をGAWLS-SVR法と呼ぶ。本手法の有効性を確認するため、シミュレーションデータを用いた解析を行った。隣接する変数間の相関の強いXとyの間に非線型性がある場合において解析を行った結果、提案手法であるGAWLS-SVR法を用いることで、非線型性を考慮した適切な変数選択が達成され、精度と予測性能の高いモデル構築が可能であることを確認した。

In chemistry, it is necessary to determine the number of errors, to deduce the number of tricks, to determine the accuracy of the method, and to determine the number of errors. In order to determine the number of targets in the complex number, the number of purposes is presumed, the number of purposes is not known, the number of purposes is not known, and the number of purposes is limited. On the one hand, please make sure that the information is sent to the customer, and that it is correct to make sure that it is correct to send it to the customer. In the course of this study, the most important information on the characteristics of exercise is to select the method of operation and the purpose of this study. We do not need to use the same method to select the wave length in the field of communication. The genetic algorithm-based wavelength selection (GAWLS) method has been used to determine the accuracy of the method. In the field of wave length, it is easy to use new rules, new rules, and high performance. at the same time, it is easy to use new rules and methods in the field of wave length. The international evaporation tower measurement system is used to determine the accuracy of the system. The results show that the results are better than the results, and this method is effective in the field of measurement. In this study, there is a significant difference in the number of parameters in the field of accuracy and accuracy in this study. At the same time, the accuracy of the method of support vector regression (SVR) is selected. At the same time, the method of linear regression analysis and support vector regression (SVR) are selected. The modus operandi of the proposal is called by the GAWLS-SVR method. This technique is used to make sure that you have a problem, and that you can use it to parse the line. The results of line analysis, the method of GAWLS-SVR, the number of clips, and the accuracy of the number of clips are selected, and the accuracy is as good as that of high performance.

项目成果

高精度ソフトセンサーの開発とプロセス管理への応用

高精度软传感器开发及其在过程控制中的应用

• 发表时间: 2010
• 期刊: 化学工学
• 作者: 金子弘昌;船津公人
• 通讯作者: 船津公人

Construction of High Predictive Fouling Models Using Statistical Methods

使用统计方法构建高预测污垢模型

• 发表时间: 2009
• 期刊: Heat Exchanger Fouling and Cleaning-the 2009 proceedings 8
• 作者: Kaneko H;Inasawa S;Inokuchi H;Funatsu K
• 通讯作者: Funatsu K

Support vector regressionを応用した変数領域選択手法の開発

应用支持向量回归的可变区域选择方法的开发

• 发表时间: 2012
• 作者: 金子弘昌;船津公人
• 通讯作者: 船津公人

新規アンサンブル予測手法を用いたソフトセンサーの開発および予測誤差の推定

软传感器的开发和使用新的集合预测方法估计预测误差

• 发表时间: 2011
• 期刊: 第11回計測自動制御学会制御部門大会
• 作者: 金子弘昌;船津公人
• 通讯作者: 船津公人

Development of New Soft Sensor Methods for Selecting Process Variables with Consideration of Process Dynamics

开发新的软传感器方法，用于考虑过程动力学来选择过程变量

• 发表时间: 2012
• 作者: H.Kaneko;K.Funatsu
• 通讯作者: K.Funatsu