Modelowanie czasowe w systemach przepływu pneumatycznego z zastosowaniem metody Monte Carlo łańcuchów Markowa

• Autorzy: Romanowski A. , Grudzień K.

Warianty tytułu

EN

Application of Markov chain Monte Carlo methods to temporal modelling for pneumatic conveying of solids

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W niniejszym artykule przedstawiono wyniki zastosowania teorii Bayesa i algorytmu Monte Carlo łańcuchów Markowa (MCMC) do modelowania części przemysłowego procesu transportu pneumatycznego materiałów stałych. Zaproponowane podejście pozwoliło na opracowanie czasowego modelu zjawisk zachodzących w trakcie formowania złogu (slug) podczas przepływu w sekcji poziomej instalacji transportowej. Efektywność zaimplementowanych metod statystycznych została zweryfikowana na bazie symulacji danych pomiarowych odpowiadających wycinkowi procesu wykonanych przy użyciu pojemnościowej tomografii procesowej (ECT).

EN

This paper presents effects of Bayes approach coupled with Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithm application to modeling of part of solids pneumatic conveying process. Proposed methods enabled formulation of temporal model of phenomena occurring during slug formation in the horizontal section of pneumatic conveyer. Implemented statistical methods are validated on the basis of electrical capacitance tomography (ECT) measurement data simulation of above-mentioned part of pneumatic conveying process.

Słowa kluczowe

PL

modelowanie czasowe; metoda Monte Carlo łańcuchów Markowa

EN

temporal modelling; Markov chain Monte Carlo methods

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
• Rocznik: 2004
• Tom: T. 8, z. 3
• Strony: 409--414
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Romanowski A.

• Katedra Informatyki Stosowanej, Politechnika Łódzka

autor

Grudzień K.

• Katedra Informatyki Stosowanej, Politechnika Łódzka

Bibliografia

• [1] Dyakowski T., Jeanmeure L.F.C., Jaworski A.J.: Applications ofelectrical tomography for gassolids and liquid-solids jlows - a review. Powder Technology, 112, 2000, 174-192
• [2] Dyakowski T., Mosorov V., Sankowski D., Seaton M., Mazurkiewicz Ł., Grudzień K., Jaworski A.: Virtual Channel Conceptfor Measuring Solids Mass Flow Rate. 3rd World Congress on Industrial Process Tomography, The Rockies Alberta Canada, 2003
• [3] Gilks W.R., Richardson S., Spiegelhalter D.J.: Markov Chain Monte Carlo in Practice. London, Chapman & Hall 1996
• [4] EIDORS, EIT and Diffuse Optical Tomography Reconstruction Software, http://www.ma. umist.ac.uk/bl/eidors/
• [5] Plaskowski A., Beck M.S., Thom R., Dyakowski T.: Imaging Industrial Flows. Bristol, Institute of Physics Publishing 1995
• [6] Mosorov W., Grudzień K.: Analiza procesów mieszania w transporcie pneumatycznym materiałów sypkich. Zeszyty Naukowe AGH, Automatyka, 2003, 587-596
• [7] West R.M., Aykroyd R.G., Meng S., Williams R.A.: Markov chain Monte Carlo techniques and spatial-temporal modelling for medical EIT. Physiological Measurements, 25, 2004, 181-194