1996
DOI: 10.1016/0098-1354(95)00194-8
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Intelligent systems in process engineering: a review

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“…Porém, importantes variáveis relacionadas à qualidade e à produtividade, como massa molar e composição do polímero e rendimento do processo, normalmente só podem ser medidas fora de linha, estando muitas vezes disponível apenas após horas ou até mesmo dias depois da amostragem [89] . Nesse contexto, o monitoramento e o diagnóstico da operação dos processos foram as principais causas que levaram ao desenvolvimento teórico e industrial de "sistemas inteligentes", que consistem na junção de técnicas computacionais, métodos matemáticos e estatísticos capazes de predizer de forma satisfatória o desempenho do processo [90,91] .…”
Section: Monitoramento De Reações De Polimerizaçãounclassified
“…Porém, importantes variáveis relacionadas à qualidade e à produtividade, como massa molar e composição do polímero e rendimento do processo, normalmente só podem ser medidas fora de linha, estando muitas vezes disponível apenas após horas ou até mesmo dias depois da amostragem [89] . Nesse contexto, o monitoramento e o diagnóstico da operação dos processos foram as principais causas que levaram ao desenvolvimento teórico e industrial de "sistemas inteligentes", que consistem na junção de técnicas computacionais, métodos matemáticos e estatísticos capazes de predizer de forma satisfatória o desempenho do processo [90,91] .…”
Section: Monitoramento De Reações De Polimerizaçãounclassified
“…Direct knowledge and transcendental knowledge have a better application in the existing EDSS, but the most difficult thing is to integrate data, information and knowledge from various information sources [17]. Therefore, in knowledge-based emergency decision support we should not only provide the decision-makers with direct knowledge and transcendental knowledge, but also integrate them effectively to reduce the pressure on decision-makers for improved decision-making.…”
Section: Fig 1 Sources Of Emergency Knowledgementioning
confidence: 99%
“…In such cases, based on (the most frequent) the experimental data the Networks are "trained" by an appropriate algorithm to numerically solve the problem and find the appropriate input-output relationships. This enables one to numerically forecast the results, being the " simulated object's responses", for assumed, interesting input d ata-sets from the examined experimental range [e.g., Stephanopoulos and Han, (1996), Willis et al (1992)]. In the recent days the ANN has proved their usefulness within many different chemical engineering problems proved difficult for conventional modeling approaches, both applied independently [ e.g., Meert and Rijckaert (1998), Hoskins and Himmelblau (1988) ] or being an integral part of the complex hybrid models [e.g., Psichiogos and Ungar (1992), Thompson and Kramer (1994)].…”
Section: Iron Oxide Reduction Processmentioning
confidence: 99%