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Machine learning et simulateur pour l'estimation d'état d'un processus dynamique

Data intelligence dont Intelligence Artificielle Défis technologiques Mathématiques - Analyse numérique - Simulation Sciences pour l’ingénieur

Résumé du sujet

Le but est de décrire au mieux l’état réel d'un procédé d'extraction liquide-liquide sur la base des données enregistrées. Or, ces dernières sont, par nature, entachées d’incertitudes et sous l’influence de variables exogènes qui ne sont pas enregistrées ni intégrées dans le jumeau numérique. Il est donc nécessaire de travailler le recollement des données entre la réalité et le simulé par PAREX+, simulateur dédié à ce type de procédé. Le code PAREX+ sera utilisé pour constituer une base conséquente de simulations : à chaque essai de paramètres opératoires (pavage de l’espace) sera associée la réponse dynamique du système. Le réseau de neurones convolutionnel (CNN) cherchera à résoudre le problème inverse : apprendre sur l’ensemble des réponses dynamiques les jeux de paramètres opérationnels possibles. Un enrichissement progressif de la base de données sera effectué dans les zones où le CNN ne sera pas assez performant. Une fois calibré, le CNN sera confronté aux données réelles et modifié pour tenir compte des imperfections des données. La finalité du CNN est d’être capable de bien identifier les paramètres du procédé à chaque pas de temps à des fins de contrôle et de diagnostic en temps réel : la dynamique observée est-elle celle attendue ?

Laboratoire

Département Métrologie Instrumentation et Information (LIST)
Service Intelligence des Données
Laboratoire Science des Données et de la Décision
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