Нейромережевий підхід до прогнозування якісних показників очисного відділення цукрового заводу
DOI:
https://doi.org/10.31548/energiya3(73).2024.037Анотація
Запропоновано модель дефекосатураційного відділення цукрового заводу з переробки цукрових буряків на базі нейронної мережі, що прогнозує основні показники ресурсоефективності очищення дифузійного соку. Прогнозна модель дозволяє коригувати режим відділення шляхом аналізу невимірюваного якісного показника – ефект очищення. Розроблена модель також прогнозує забарвленість напівпродукту, а також втрати цукру в фільтрованому осаді І та ІІ сатурації з похибкою менше 2 %. На відміну від існуючих рішень, прогнозування виконується в реальному часі за комплексом показників з системи автоматизації та промислової лабораторії. Прогностична модель нейронної мережі є універсальною MLP для апроксимації нелінійних складних функцій з багатьма змінними. Модель має 32 входи, 4 виходи і один прихований шар з 23 нейронами. Основні технологічні параметри з системи автоматизації – температури, витрати, тиск, рН в апаратах, а також з промислової лабораторії – лужність, вміст SO2 в сатураційному газі будуть подаватися на вхід мережі. Це дає змогу підвищити інформативну підтримку оператора-технолога щодо якісних показників підприємства без додаткового навантаження на промислову лабораторію та без додаткових вартісних автоматичних приладів якості.
Ключові слова: відділ дефекосатурації, нейронна мережа, прогноз, цукровий буряк, оцінка якості
Посилання
Council Directive 2001/111/EC of December 20, 2001 on certain sugars intended for human consumption. Avalaible at: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/984_002-01#Text , last accessed 2022/07/13.
Zaiets, N., Vlasenko, L., Lutska, N., Shtepa, V. (2022). Resource Efficiency Forecasting Neural Network Model for the Sugar Plant Diffusion Station. In: Szewczyk, R., Zieliński, C., Kaliczyńska, M. (eds.) Automation 2022: New Solutions and Technologies for Automation, Robotics and Measurement Techniques. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 1427. Springer, Cham (2022).
Ogando, F. I. B., de Aguiar, C. L., Viotto, J. V. N., Heredia, F. J., Hernanz, D. (2019). Removal of phenolic, turbidity and color in sugarcane juice by electrocoagulation as a sulfur-free process. Food Research International 122 (1337), 643–652.
Saska, M., Zossi, S., Liu, H. (2010). Colour behaviour in cane juice clarification by defecation, sulfitation and carbonation. In: International society of sugar cane technologists, 27, 1–14.
Begum, R., Nimbal, G. M., Halse, S. V. (2013). Fuzzy neural network modelling and pH value control in the clarifying process of sugar cane juice. International Journal of Electrical and Electronic Engineering & Telecommunications 2(2), 25–32.
Lin, X., Lei, S., Song, C., Song, S., Liu, D. (2008). ADHDP for the pH value control in the clarifying process of sugar cane juice. In: International Symposium on Neural Networks, 796–805. Springer, Berlin, Heidelberg.
Xiaofeng, Lin, Jiaran, Yang. (2009). HDP for the Neutralized pH Value Control in the Clarifying Process of Sugar Cane Juice. In: AIP Conference Proceedings, 1127, 162173.
Sunori, S. K., Negi, P. B., Arora, S., Khan, F., Maurya, S., Juneja, P., Ghai, K. (2022). Neuro-fuzzy Controller Design for pH Control in Sugar Refineries. In: 8th International Conference on Advanced Computing and Communication Systems (ICACCS), l (1), 197–202. IEEE.
Zaiets, N. A., Savchuk, O. V., Shtepa, V. M., Lutska, N. M., Vlasenko L.O. (2021). The synthesis of strategies for the efficient performance of sophisticated technological complexes based on the cognitive simulation modelling. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu 2, 110–117.
Zaiets, N., Vlasenko, L., Lutska N., Usenko, S. (2019). System Modeling for Construction of the Diagnostic Subsystem of the Integrated Automated Control System for the Technological Complex of Food Industries. In: 5th International Conference on Mechatronics and Robotics Engineering «ICMRE 2019», 93–98. Rome, Italy.
Vukov, K. (1977), Physics and Chemistry of Sugar-Beet in Sugar Manufacture. Auflage, 595 Seiten, 177 Abb., 228 Tab. Verlag Akademiai Kiadó, Budapest.
Shaojian, S., Jinchuan, W., Xiaofeng, L., Huixia, L. (2012) Modeling of key production indices and operating parameters optimized set for sugar clarification process. In: Proceedings of the 31st Chinese Control Conference, 7113–7118. IEEE.
Song, C. N., Zhong, W. H. (2013). Study on control of the second carbonation in the clarifying process of sugar cane juice via generalized predictive control algorithm. In: Applied Mechanics and Materials, 303, 1257–1260. Trans Tech Publications Ltd.
Zarifpoor, M., Hakimzadeh, V. (2018). Investigating of artificial neural network potential to predict the properties of refined raw sugar beet juice by electrocoagulation process. Ukrainian Food Journal 7(4), 682–691.
Song, S., Wu, J., Lin, X., Liu, H. (2012). Predictive model of production index for sugar clarification process by GDFNN. In: International Symposium on Neural Networks, 585–593. Springer, Berlin, Heidelberg.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Стосунки між правовласниками і користувачами регулюються на умовах ліцензії Creative Commons Із Зазначенням Авторства – Некомерційна – Поширення На Тих Самих Умовах 4.0 Міжнародна (CC BY-NC-SA 4.0):https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.uk
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див.The Effect of Open Access).
