Advances in Data-Driven Modeling, Fault Detection, and Fault Identification

Langue : anglais

Edité par Elsevier Inc Okt 2025, 2025

044333482X / 9780443334825

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Neuware - Advances in Data-Driven Modeling, Fault Detection, and Fault Identification: Applications to Chemical Processes presents a comprehensive collection of research focused on data-driven modeling techniques for robust modeling, fault detection, and fault identification in chemical processes.This accessible guide caters to both academic and industrial researchers seeking to enhance their work with data-driven methodologies. The book begins with an overview of key methods, emphasizing their significance in research and industry applications. Chapters delve into various chemical processes, such as the Tennessee Eastman Process and a Fischer-Tropsch bench scale setup, to validate and compare the discussed techniques. The content is organized into three main categories: Basic and advanced robust empirical techniquesProminent empirical statistical charts for detecting faults in multivariate systemsConventional and novel, multiclass classification, machine-learning techniques for accurately distinguishing between different fault types in batch or real-time scenariosWhether a researcher or practitioner, this book is an essential resource for leveraging data-driven approaches in chemical engineering fields.…

N° de réf. du vendeur 9780443334825

Titre
Advances in Data-Driven Modeling, Fault Detection, and Fault Identification
Auteur
Mohamed N Nounou
Éditeur
Elsevier Inc Okt 2025
Année de publication
2025
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
044333482X
ISBN à 13 chiffres
9780443334825
Poids de l'article
295 grammes
Dimensions
235x191x9 mm

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