search query: @keyword fuzzy logic / total: 23
reference: 4 / 23
« previous | next »
Author:Rintahaka, Heidi
Title:Kuparielektrolyysin prosessihäiriöiden havainnointimenetelmien kehitys
Development of process malfunctioning detection methods for copper electrolysis
Publication type:Master's thesis
Publication year:2013
Pages:viii + 82      Language:   fin
Department/School:Automaatio- ja systeemitekniikan laitos
Main subject:Teollisuusautomaation signaalinkäsittely ja säätötekniikka   (ETA3007)
Supervisor:Visala, Arto
Instructor:Suontaka, Ville
Electronic version URL: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201308247642
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto  7510   | Archive
Keywords:Electrowinning
Electrorefining
Copper
voltage model
Heuristic disturbance detection
Fuzzy logic
Talteenottoelektrolyysi
Raffinointielektrolyysi
Kupari
Jännitemalli
Häiriötilanteiden heuristinen havainnointi
sumea logiikka
Abstract (eng):Electrolysis is the last process phase for producing e.g. copper.
Electrolysis is an energy-intensive and time-consuming process.
Concerning the quality of the end product, the most important variable to supervise is the cell voltage.
Malfunctioning voltage is a sign of a short circuit, anode passivation, or block in the electrolyte circulation.
The voltage is dependent on the standard potential, the conductance of the electrolyte and many several kinds of overpotentials.
This thesis focuses on the physical model of copper electrolysis and especially its disturbance detection methods that are designed from the perspective of a specific sensor system that measures the cell's voltage and temperature.
The voltage model is used for calculating the reference voltage value, which is used in disturbance detection.
Disturbance phenomena may form slowly in the cell, and the main subject of the thesis is to find heuristic methods for detecting the disturbances before the lower alarm limit is exceeted.
In addition the usability and ease of tuning of the methods will are discussed because heuristic methods usually have several adjustable parametes and adjustment of the parametres may have cross-interference.
Precise modelling isn't possible because it would demand a remarkable amount of quantities for mesaurment, and some overpotentials are impossible to model.
In this case modelling must be performed by modelling some parts of the voltage and the magnitude of the unknown voltage parts must be estimated with the aid of trustworthy voltage mesaurement.
Disturbance detection works fine by using residual and negative derivative values.
In this thesis the detection methods were improved to compared to the original method.
Yet, the problem of method tuning remains.
Fuzzy logic might be the key for simplifying the tuning.
Abstract (fin):Elektrolyysi on mm. kuparin tuotannon viimeinen jalostusvaihe, joka on energiaintensiivinen ja aikaavievä prosessi.
Lopputuotteen laadun kannalta tärkein valvontaa vaativa muuttuja on elektrolyysialtaan jännite, jonka häiriöllinen käyttäytyminen on merkki esimerkiksi oikosulusta, anodin passivoitumisesta, tai tukoksesta elektrolyytin liuoskierrossa.
Jännite on riippuvainen mm. standardipotentiaalista, elektrolyytin konduktanssista ja monista erilaisista ylipotentiaaleista.
Diplomityössä keskitytään kuparin jalostuksen fysikaaliseen jännitemalliin ja erityisesti häiriöntunnistusmenetelmiin, jotka tehdään diplomityötä koskevaa, jännitettä ja lämpötilaa tarkkailevaa anturointijärjestelmää silmällä pitäen.
Mallin avulla lasketaan jännitteelle referenssiarvo, joka helpottaa häiriöiden tunnistamista.
Elektolyysiprosessissa häiriötilanteet saattavat muodostua hitaasti, joten tulisi löytää menetelmiä havainnoida häiriöille tyypillisiä jännitetrendejä jo kauan ennen kuin kiinteä hälytysraja saavutetaan.
Lisäksi työssä käsitellään menetelmien käytettävyyttä ja virityksen helppoutta.
Heurististen menetelmien haasteeksi tulee helposti parametrien lukumäärä ja ristikkäisvaikutukset.
Jännitteen fysikaalinen ja numeerinen mallintaminen ei onnistu tarkasti.
Jännitteen mallintaminen vaatisi suuren määrän mitattavia suureita, ja joidenkin ylipotentiaalien mallintaminen on mahdotonta.
Tällöin täytyy mallintaa muutamaa osajännitettä, ja selittämättömien tekijöiden suuruus arvioidaan häiriöttömästä jännitemittauksesta.
Häiriöiden tunnistaminen onnistuu hyvin residuaalin ja negatiivisen derivaatan kasvua tarkkailemalla.
Diplomityössä saatiin ainakin häiriöntunnistusta parannetuksi verrattuna alkuperäiseen hälytyslogiikkaan.
Ongelmaksi tulee silti monimutkainen viritys, jota kuitenkin pystyy helpottamaan sumean päättelyn avulla.
ED:2013-12-02
INSSI record number: 48051
+ add basket
« previous | next »
INSSI