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Acerbi, Tommaso (2020) Robust data reconciliation and gross error detection in industrial heat exchanger networks. [Magistrali biennali]

Full text disponibile come:

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Tesi non accessibile fino a 23 June 2022 per motivi correlati alla proprietà intellettuale. Visibile a: Repository staff only

1204Kb

Abstract

Industrial measurements are invalidated by the presence of random errors and gross errors. Data reconciliation allows to reduce these effects by solving a constrained optimization problem. Furthermore, it is possible detect and identify the gross errors through gross error detection methods. In this Thesis data reconciliation and gross error detection are exploited to provide reliable measurements for the estimation of fouling model parameters in crude-oil heat exchanger networks.

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
Additional Information:Embargo temporaneo per motivi di segretezza e/o di proprietà dei risultati e informazioni di enti esterni o aziende private che hanno partecipato alla realizzazione del lavoro di ricerca relativo alla tesi
Uncontrolled Keywords:data reconciliation
Subjects:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-IND/26 Teoria dello sviluppo dei processi chimici
Codice ID:64989
Relatore:Facco, Pierantonio
Correlatore:Loyola-Fuentes, Jose and Coletti, Francesco
Data della tesi:23 December 2020
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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