PROCESS FOR PREPARING POLYETHYLENE
    1.
    发明公开
    PROCESS FOR PREPARING POLYETHYLENE 审中-公开
    VERFAHREN ZUR HERSTELLUNG VON POLYETHYLEN

    公开(公告)号:EP1646660A2

    公开(公告)日:2006-04-19

    申请号:EP04777975.6

    申请日:2004-07-09

    发明人: NOLL, Patrick

    IPC分类号: C08F2/12

    摘要: Disclosed is process for producing polyethylene using a slurry loop reactor. The process includes using a mathematical model to predict a plurality of process control parameters based on the desired product properties and reactor characteristics and controlling the process using the predicted process control parameters. Also disclosed is a process controller programmed with the model and a method for optimizing the configuration of a loop reactor using the model.

    摘要翻译: 公开了使用淤浆环流反应器生产聚乙烯的方法。 该过程包括使用数学模型来基于期望的产品特性和反应器特性预测多个过程控制参数,并使用预测的过程控制参数来控制过程。 还公开了一种使用该模型编程的过程控制器以及使用该模型优化回路反应器的配置的方法。

    Verfahren zur Analyse und Darstellung von transienten Prozessvorgängen
    7.
    发明公开
    Verfahren zur Analyse und Darstellung von transienten Prozessvorgängen 失效
    Verfahren zur Analyze und Darstellung von transientenProzessvorgängen

    公开(公告)号:EP0845720A1

    公开(公告)日:1998-06-03

    申请号:EP97120787.3

    申请日:1997-11-27

    申请人: ABB PATENT GmbH

    IPC分类号: G05B19/042 G06F15/80

    摘要: Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Analyse und Darstellung von Prozeßzuständen einer technischen Anlage. Um eine gleichzeitige und zusammenhängende Bewertung und Anzeige relevanter Prozeßgrößen der Anlage zu ermöglichen, wird vorgeschlagen, die relevanten Prozeßgrößen durch eine neuronale Analyse auf Grundlage selbstorganisierender Karten in Beziehung zueinander auszuwerten, indem eine topologieerhaltende Projektion von Daten der relevanten Prozeßgrößen auf eine neuronale Karte realisiert wird. Auf dieser Karte werden die aktuellen Prozeßverläufe als Trajektorien aufgetragen. Eine Auswertung im Sinn einer Diagnose kann entweder visuell oder auch automatisiert erfolgen.

    摘要翻译: 分析方法提供使用神经网络的相关过程参数的同时分析,具有自组织的Kohonen图,允许相关过程参数数据在神经图上的拓扑投影。 实际的过程序列可以由各自的轨迹表示,通过可视化过程条件的图形连接获得。 使用颜色编码神经图。

    System and method for measuring the operation of a device
    8.
    发明公开
    System and method for measuring the operation of a device 失效
    Verfahren und System zur Messung des Betriebes einer Vorrichtung。

    公开(公告)号:EP0632353A1

    公开(公告)日:1995-01-04

    申请号:EP94304744.9

    申请日:1994-06-29

    申请人: ELBIT LTD.

    IPC分类号: G05B19/4063

    CPC分类号: G05B19/4063 Y10S706/906

    摘要: A system and method for measuring the operation of a device is disclosed. A plurality of virtual sensors which define a multi-dimensional virtual sensor space sense the operation of the device. A normal operation determiner determines at least one region of normal operation for the device. An abnormal condition determiner provides a warning when the operation does not fall within the normal operation region which is defined within the multi- dimensional virtual sensor space. A maintenance method and system are also disclosed for maintaining at least one device. The maintenance system includes a measurement system and an abnormality processor. The measurement system measures the operation of the device and provides an indication of when the device is not operating normally. The abnormality processor predicts, based on the output of the measurement system, when the device is likely to fail.

    摘要翻译: 公开了一种用于测量设备的操作的系统和方法。 定义多维虚拟传感器空间的多个虚拟传感器感测设备的操作。 正常操作确定器确定设备的正常操作的至少一个区域。 当操作不在多维虚拟传感器空间内定义的正常操作区域内时,异常状态确定器提供警告。 还公开了一种用于维护至少一个设备的维护方法和系统。 维护系统包括测量系统和异常处理器。 测量系统测量设备的操作,并提供设备何时不能正常工作的指示。 异常处理器基于测量系统的输出预​​测设备何时可能失败。

    IMPROVED CONTROL SYSTEM FOR ELECTRIC ARC FURNACE
    9.
    发明公开
    IMPROVED CONTROL SYSTEM FOR ELECTRIC ARC FURNACE 失效
    改进的控制系统在电弧炉。

    公开(公告)号:EP0580768A1

    公开(公告)日:1994-02-02

    申请号:EP92911452.0

    申请日:1992-04-03

    IPC分类号: H05B7

    摘要: Un régulateur amélioré pour four à arc emploie des circuits neuronaux (100) connectés en une configuration de réseaux multicouches avec diverses relations pondérées entre les couches successives, lesquelles sont automatiquement changées dans le temps en fonction d'un signal d'erreur (S) au moyen du procédé de rétropropagation de manière que le régulateur améliore graduellement son algorithme de commande en fonction de l'expérience accumulée. Le réseau est mis en oeuvre dans un logiciel pouvant être developpé et géré sur un ordinateur personnel avec une capacité de co-calcul additionnel permettant une vitesse d'exécution supérieure. On utilise un second réseau neuronal (480) pouvant être formé et émulant le four à arc (120), afin de développer le signal d'erreur (S), et on le forme dans des périodes de temps mutuellement exclusives lorsque l'on forme le réseau de base.

    COMPUTER NEURAL NETWORK PROCESS MEASUREMENT AND CONTROL SYSTEM AND METHOD
    10.
    发明公开
    COMPUTER NEURAL NETWORK PROCESS MEASUREMENT AND CONTROL SYSTEM AND METHOD 失效
    神经计算机网络测量和控制的过程及其方法。

    公开(公告)号:EP0495044A1

    公开(公告)日:1992-07-22

    申请号:EP91913785.0

    申请日:1991-07-25

    IPC分类号: G05B13

    CPC分类号: G05B13/027 Y10S706/906

    摘要: Procédé et système de commande de processus par réseau neuronal informatisé fournissant des valeurs de prédiction à une unité de commande utilisée pour commander un processus permettant de fabriquer un produit. La valeur de prédiction est générée par un réseau neuronal comprenant des données d'entrée stockées provenant d'une base de données historique. Le réseau neuronal est configuré par un réalisateur utilisant une phase et une étape de configuration de réseau neuronal. On configure le réseau neuronal en utilisant des données d'apprentissage stockées dans la base de données historique, qui sont comparées à la valeur de prédiction que le réseau neuronal génère en utilisant des valeurs d'entrée obtenues à un moment associé au moment des données d'apprentissage. Un signal d'erreur est généré par la comparaison de la valeur de prédiction aux données d'apprentissage, puis ce signal d'erreur est utilisé pour configurer le réseau neuronal et il est également utilisé pour déterminer (1) si les valeurs de prédiction du réseau neuronal doivent continuer à être utilisées par l'unité de commande, et (2) pour configurer une nouvelle fois le réseau. Le réseau neuronal génère ainsi des valeurs de prédiction qui sont étroitement corrélées aux données d'apprentissage des valeurs d'apprentissage.