Simultaneous Measurement Bias Correction and Dynamic Data Reconciliation

Autor: Shuanghua Bai, David D. McLean, Jules Thibault
Rok vydání: 2008
Předmět:
Zdroj: The Canadian Journal of Chemical Engineering. 85:111-117
ISSN: 1939-019X
0008-4034
DOI: 10.1002/cjce.5450850111
Popis: The presence of measurement bias and random noise significantly deteriorates the information quality of plant data. Data reconciliation techniques for steady-state processes have been widely applied to processing industries to improve the accuracy and precision of the raw measurements. This paper develops an algorithm for simultaneous bias correction and data reconciliation for dynamic processes. The algorithm considers process model error as an important contributing factor in the estimation of the measurement bias and process state variables. It employs black-box models for the process as would be done when phenomenological models are difficult or impractical to obtain. Simulation results of a distillation column demonstrated that this algorithm effectively compensates constant and non-constant measurement biases yielding much improved reconciled values of process variables. It has computational advantages over previously proposed algorithms based on non-linear dynamic data reconciliation because an analytical solution is available when using linear process models to approximate the process. La presence de distorsions de mesures et de bruit aleatoire deteriore de maniere significative la qualite de l'information des donnees d'usine. Les techniques de reconciliation de donnees pour les procedes en regime permanent sont largement appliquees pour ameliorer l'exactitude et la precision des mesures brutes. Dans cet article, on a etabli un algorithme pour la correction des distorsions et la reconciliation des donnees simultanees pour des procedes dynamiques. L'algorithme considere l'erreur dans les modeles de procedes comme un facteur de contribution important dans l'estimation des distorsions de mesures et les variables d'etat de procedes. Il emploie des modeles de boites noires pour le procede comme il serait fait lorsque des modeles phenomenologiques sont difficiles ou pas pratiques a obtenir. Les resultats des simulations d'une colonne de distillation demontrent que cet algorithme compense efficacement les distorsions de mesures constantes et non constantes. Il presente des avantages pour le calcul par ordinateur comparativement aux algorithmes proposes anterieurement qui s'appuyaient sur la reconciliation des donnees dynamiques non lineaires, parce qu'une solution analytique est disponible lorsque des modeles de procedes lineaires sont utilises pour les approximations du procede.
Databáze: OpenAIRE
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