Data reconciliation: A robust approach using a contaminated distribution

Alhaj-Dibo, Moustapha; Maquin, Didier; Ragot, José

doi:10.1016/j.conengprac.2007.01.003

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“…It is interesting to note that the knowledge of parameter distribution errors is not a limiting factor, indeed it would be easy to modify the algorithm in order to run without any parameter knowledge. The next step would be to include some robustness properties with regard gross measurement errors using a so-called contaminated distribution in the maximum likelihood estimation [2], [1]. Finally the proposed method must be evaluated on real process model with real data in terms of process model adjustment along the successive heat to observe the impact of the setpoints adjustment on the successive batch processes.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Simultaneous data reconciliation and parameter estimation. Application to a basic oxygen furnace.

Francken

Maquin

Ragot

et al. 2009

IFAC Proceedings Volumes

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Abstract-In the steel industry, the determination of the control system set-points of batch processes is a common problem. It consists in adjusting the set-points in order to reach the given product specifications thanks to a process model. Small changes in operating conditions may impact final product quality. This is particularly true for the Basic Oxygen Furnace (BOF) where the information collected during a specific batch serves to adjust the set-points of the next batch. For being able to control that type of process, measurements must be made coherent and it may be convenient to use data reconciliation procedure. The proposed paper describes a method allowing simultaneous data reconciliation and model parameter estimation. Parameter estimation results can either be used to update the process model or to detect abnormal parameter variations due, e.g. to fouling, corrosion, degradation of parts of the process.

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Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Simultaneous data reconciliation and parameter estimation. Application to a basic oxygen furnace.

Francken

Maquin

Ragot

et al. 2009

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“…Este problema foi proposto originalmente por Alhaj-Dibo et al (2008), sendo constituído por 16 correntes, cada uma das quais caracterizada pela vazão e por duas composições (que não necessariamente somam 1, pois deve existir mais componentes). Exceto pelas vazões das correntes: 1, 4 e 11, todas as demais variáveis são medidas.…”

Section: O Problema De Processamento De Minériounclassified

“…Comparou-se o desempenho do estimador Normal Contaminada utilizado por Alhaj-Dibo et al (2008) e o estimador Lorenziana, presente no pacote de reconciliação do simulador EMSO. O resultados mostraram melhor desempenho do estimador Lorenziana, o que corroborou o estudo prévio de Prata et al (2008) que ressaltou o desempenho deste estimador e o de Welsch.…”

Section: Conclusõesunclassified

“…Seguindo esta direção, este trabalho apresenta um estudo sobre RD e DMEG em estado estacionário em processamento de minério, com base na unidade industrial publicada por Alhaj-Dibo et al (2008), utilizando-se o simulado EMSO e o estimador robusto Lorenziana.…”

Section: Introductionunclassified

“…

…”

unclassified

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Reconciliação Dados Em Processamento De Minério Utilizando O Simulador Emso

Menezes¹,

Sampaio²,

Peixoto³

et al. 2015

Anais Do XX Congresso Brasileiro De Engenharia Química

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RESUMO -Este trabalho apresenta um estudo sobre reconciliação de dados em estado estacionário em processamento de minério, com base em uma unidade industrial publicada por Alhaj-Dibo et al. (2008). É realizada uma breve revisão bibliográfica sobre reconciliação de dados e sua aplicação em processamento de minério, basicamente: cominuição, flotação e hidrometalurgia. O problema estudado é constituído por 48 variáveis sendo 3 não medidas e 7 corrompidas por erros grosseiros, que invalidam a base estatística comumente adotada. O problema é resolvido no pacote computacional EMSO (Ambiente para Modelagem, Simulação e Otimização) que dispõe de rotinas computacionais propriamente desenvolvidas para reconciliação de dados em estado estacionário com restrições lineares ou não lineares. Resultados satisfatórios são obtidos e o desempenho do simulador EMSO pode ser comprovado, incluindo estimadores robustos para detecção dos múltiplos erros grosseiros. INTRODUÇÃOA reconciliação de dados (RD) representa uma etapa crucial para estratégias de controle e otimização em tempo real de processos industriais. Os processos de produção de um mineral ou planta metalúrgica têm como meta operar em condições ótimas, com base em índices de desempenho. Estes podem ser expressos por fatores técnicos, tais como a quantidade de material valioso produzido, ou pela qualidade do material produzido (por exemplo, pureza do metal). Por meio do procedimento de RD medidas de processo como vazões, concentrações e temperaturas são ajustadas de tal forma a satisfazer restrições, como balanços de massa e energia. Desta forma, a RD tem sido muito utilizada em processamento de minérios.Neste procedimento, tradicionalmente, é considerado que essas medidas estão sujeitas apenas a erros pequenos, aleatórios e com distribuição Normal, o que resulta no estimador de Mínimos Quadrados Ponderados (MQP). Desta forma, uma reconciliação eficiente requer a eliminação ou compensação de outro tipo de erros não aleatórios, os erros grosseiros que, ao não satisfazer a hipótese de normalidade, invalidam o resultado. Estes erros podem se originar em falhas, má-calibração ou deterioração de sensores e flutuações súbitas de força. Um número considerável de abordagens foi proposto para a detecção de erro grosseiro (DEG). Quando mais de um erro grosseiro está presente é necessária uma estratégia (seqüencial ou simultânea) para detectá-los, e isto é conhecido como detecção de múltiplos erros grosseiros (DMEG). A literatura técnica tem mostrado que a utilização de distribuições de probabilidade oriundas da estatística robusta permite realizar a RD e DMEG simultaneamente, sem necessidade de eliminação dos erros grosseiros ou estratégias computacionalmente intensivas.

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Data reconciliation strategy with time registration for the evaporation process in alumina production

et al. 2017

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In real industrial production, many mass and heat transfer processes are influenced by high temperature, high pressure, and even strong acid or alkali conditions. In addition, some important variables cannot be measured and chemical compositions are analyzed offline with a long time delay, which leads to inaccurate measurements of the process data. In this paper, a layered data reconciliation (LDR) method based on time registration is proposed to improve the measurement accuracy and estimate unmeasured variables. Considering that the material cannot be tagged and tracked in process manufacturing, a temporal and spatial matching strategy for the process data is designed based on a time-correlation analysis matrix which is determined to describe the correlation of each time sequence in the data matrix. Then, a layered data reconciliation model with time registration is developed by reconciling the mass balance layer and the heat balance layer separately and stepwise, and the model is solved by the state transition algorithm. Meanwhile, regular terms and engineer's knowledge are introduced into the data reconciliation model to solve the problem of insufficient redundancy. The industrial verification results from the actual industrial evaporation process indicate that the accuracy of measured values is improved by using the proposed reconciliation strategy.

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Data reconciliation: A robust approach using a contaminated distribution

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Simultaneous data reconciliation and parameter estimation. Application to a basic oxygen furnace.

Simultaneous data reconciliation and parameter estimation. Application to a basic oxygen furnace.

Reconciliação Dados Em Processamento De Minério Utilizando O Simulador Emso

Data reconciliation strategy with time registration for the evaporation process in alumina production

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