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Statistical and intelligent methods for default diagnosis and loacalization in a continuous tubular reactor / Méthodes statistiques et intelligentes pour la détection et la localisation de dysfonctionnements dans un réacteur chimique tubulaire continuLiu, Haoran 26 November 2009 (has links)
Ce travail concerne l’étude d’un réacteur chimique continu afin de construire un modèle pour la phase d’apprentissage de méthode et localisation et détection de pannes. Un dispositif expérimental a été conçu pour disposer de données expérimentales significatives. Pour le diagnostique et la localisation des méthodes orientées données ont été retenues, principalement les réseaux Bayésiens et les réseaux de neurones à Fonctions Radiales de Base (RBF) couplés à un algorithme génétique auto adaptatif à ajustement local (GAAPA). Les données collectées à partir du dispositif expérimental ont servi à l’apprentissage et à la validation du modèle. / The aim is to study a continuous chemical process, and then analyze the hold process of the reactor and build the models which could be trained to realize the fault diagnosis and localization in the process. An experimental system has been built to be the research base. That includes experiment part and record system. To the diagnosis and localization methods, the work presented the methods with the data-based approach, mainly the Bayesian network and RBF network based on GAAPA (Genetic Algorithm with Auto-adapted of Partial Adjustment). The data collected from the experimental system are used to train and test the models.
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Modeling and optimization of tubular polymerization reactorsBanu, Ionut 17 July 2009 (has links) (PDF)
The aim of this thesis is the investigation of modeling and optimization particularities of tubular polymerization reactors. The original work is divided in two sections, the first treating a modeling and optimization study of tubular reactors for methyl methacrylate polymerization in solution, and the second, an experimental and theoretical study of L-lactide reactive extrusion. In the first section, reactor simulations in similar operating conditions were performed in order to select a representative kinetic model among the published kinetic models for MMA solution polymerization. Two widely used numerical algorithms, one based on Pontryagin's Minimum Principle and the other a Genetic Algorithm, were compared for an average-complexity optimization problem. The results showed a superior robustness of the Genetic Algorithm for this category of problems. The second part of the thesis deals with the modeling and optimization of L-lactide reactive extrusion. A kinetic model is proposed and its parameters estimated using nonlinear estimation numerical procedures based on experimentally measured data. Reactive extrusion experiments were performed in representative operating conditions. The Llactide/ polylactide flow in the extruder was characterized by simulation using the commercial software LUDOVIC®. The simulated residence time distributions characteristics are used to model the reactive extrusion process of two approaches, an axial dispersion model and a compartment model, based on compartments whose characteristics are deduced from the simulations using LUDOVIC®. The modeling results are in good agreement with the measured data in the same operating conditions.
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Modeling and optimization of tubular polymerization reactors / Modélisation et optimisation des réacteurs tubulaires de polymérisationBanu, Ionut 17 July 2009 (has links)
Le but de cette thèse est l’investigation des particularités des problèmes d’optimisation et modélisation des réacteurs tubulaires de polymérisation. La partie originale du travail est divisé en deux sections : la première traitant de l'étude théorique de la modélisation et de l’optimisation des réacteurs tubulaires de polymérisation du méthacrylate de méthyle en solution, et la deuxième, une étude expérimentale et théorique de l'extrusion réactive de L-lactide. Dans la première partie, afin de sélectionner un modèle cinétique représentatif, parmi les modèles publiés pour le processus de polymérisation de MMA, des simulations ont été effectuées en conditions identiques de fonctionnement. Deux algorithmes numériques, l’un basé sur le Principe du Minimum de Pontriaguine et l’autre de type Génétique, ont été comparés pour un problème d'optimisation de complexité moyenne. Les résultats ont montré une robustesse supérieure de l’Algorithme Génétique pour cette catégorie de problèmes. La deuxième partie de la thèse est consacrée à la modélisation et à l’optimisation de l'extrusion réactive du Llactide. Nous avons proposé un modèle cinétique et ses paramètres ont été estimés en utilisant des procédures numériques basées sur les données cinétiques expérimentales. Les expériences d'extrusion réactives ont été exécutées dans les conditions de fonctionnement représentatives. L'écoulement de L-lactide/polylactide dans l'extrudeuse a été caractérisé par la simulation en utilisant un logiciel commercial, LUDOVIC®. Les caractéristiques de la distribution des temps de séjour simulées sont utilisées pour modéliser le processus d'extrusion réactive en utilisant deux approches, un modèle à dispersion axiale et un modèle à base de compartiments, dont les caractéristiques sont déduites des simulations effectuées avec LUDOVIC®. Les résultats de la modélisation du processus sont en bon accord avec des données mesurées en mêmes conditions opératoires. / The aim of this thesis is the investigation of modeling and optimization particularities of tubular polymerization reactors. The original work is divided in two sections, the first treating a modeling and optimization study of tubular reactors for methyl methacrylate polymerization in solution, and the second, an experimental and theoretical study of L-lactide reactive extrusion. In the first section, reactor simulations in similar operating conditions were performed in order to select a representative kinetic model among the published kinetic models for MMA solution polymerization. Two widely used numerical algorithms, one based on Pontryagin’s Minimum Principle and the other a Genetic Algorithm, were compared for an average-complexity optimization problem. The results showed a superior robustness of the Genetic Algorithm for this category of problems. The second part of the thesis deals with the modeling and optimization of L-lactide reactive extrusion. A kinetic model is proposed and its parameters estimated using nonlinear estimation numerical procedures based on experimentally measured data. Reactive extrusion experiments were performed in representative operating conditions. The Llactide/ polylactide flow in the extruder was characterized by simulation using the commercial software LUDOVIC®. The simulated residence time distributions characteristics are used to model the reactive extrusion process of two approaches, an axial dispersion model and a compartment model, based on compartments whose characteristics are deduced from the simulations using LUDOVIC®. The modeling results are in good agreement with the measured data in the same operating conditions.
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