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Zanella, Luca (2018) Real time determination of optimal switching times for a new H2 production process with CO2 capture: a supervised learning approach. [Magistrali biennali]

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Abstract

The Ca-Cu looping process combines H2 production via reforming of natural gas with inherent CO2 capture, using CaO as CO2 sorbent and a Cu/CuO chemical looping for sorbent regeneration. The process comprises three dynamic stages, conducted sequentially in a packed bed reactor. This thesis addresses the determination of the optimal duration of each stage via a real-time approach. For the purpose, GPR models, a relatively recent method employed in machine learning, are used as soft-sensors.

Item Type:Magistrali biennali
Corsi di Diploma di Laurea:Scuola di Ingegneria > Ingegneria Chimica e dei Processi Industriali
Scuola di Ingegneria > Ingegneria Chimica e dei Processi Industriali
Uncontrolled Keywords:machine learning
Subjects:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-IND/25 Impianti chimici
Codice ID:61342
Relatore:Barolo, Massimiliano
Correlatore:Van Sint Annaland , Martin and Porru, Marcella
Data della tesi:12 October 2018
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca Centrale di Ingegneria
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text
Tesi sperimentale (Si) o compilativa (No)?:Yes

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