用于模型拓扑筛选、参数估计与最优实验次数确定的嵌套循环：在模拟移动床装置中的应用
化学物理
2022-09-20 v1 应用统计
摘要
模拟移动床(Simulated Moving Bed, SMB)色谱是一种用于分离多种高附加值化合物的知名技术。当处理如模拟移动床装置这类复杂系统时，参数辨识与模型拓扑定义十分困难。此外，所需的大量实验可能是一个昂贵且耗时的过程。因此，本工作提出了一种新颖的方法，用于参数估计、筛选模型源-汇（由吸附等温线方程定义）的最合适拓扑，并确定辨识模型所需的最少实验次数。为此，提出了一个三层嵌套循环优化问题，考虑本工作的三个主要目标：参数估计；通过等温线定义进行拓扑筛选；产生精确模型所需的最少实验次数。所提方法通过向数据中引入噪声并采用软件在环(Software-in-the-Loop, SIL)方法，模拟了真实场景。数据协调与不确定性评估为参数估计增添了鲁棒性，提高了模型的精度与可靠性。该方法除用于参数估计的样本外，还依据交叉验证使用了文献中的实验数据进行验证。结果证实，即便对系统知之甚少，也可直接从SMB装置开展可信的参数估计。
引用
@article{arxiv.2209.09133,
title = {A nested loop for simultaneous model topology screening, parameters estimation, and identification of the optimal number of experiments: Application to a Simulated Moving Bed unit},
author = {Rodrigo V. A. Santos and Carine M. Rebello and Anderson Prudente and Vinicius V. Santana and Ana M. Ribeiro and Alirio E. Rodrigues and Jose M. Loureiro and Karen V. Pontes and Idelfonso B. R. Nogueira},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.09133},
year = {2022}
}