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dc.contributor.author
Domancich, Alejandro Omar
dc.contributor.author
Durante, Marcelo
dc.contributor.author
Ferraro, Sebastián José
dc.contributor.author
Hoch, Patricia Monica
dc.contributor.author
Brignole, Nélida Beatriz
dc.contributor.author
Ponzoni, Ignacio
dc.date.available
2018-08-30T20:22:29Z
dc.date.issued
2009-12
dc.identifier.citation
Domancich, Alejandro Omar; Durante, Marcelo; Ferraro, Sebastián José; Hoch, Patricia Monica; Brignole, Nélida Beatriz; et al.; How to improve the model partitioning in a DSS for instrumentation design; American Chemical Society; Industrial & Engineering Chemical Research; 48; 12-2009; 3513-3525
dc.identifier.issn
0888-5885
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/57793
dc.description.abstract
In this article, we present an extension to the observability analysis algorithm known as Direct Method (DM), which is an essential piece of a Decision Support System (DSS), whose purpose is to help engineers in the instrumentation design of industrial process plants. The main goal of this new version of DM algorithm is to improve the global performance of the DSS. The new variant, known as Extended Direct Method (EDM), incorporates a novel module that quantifies the degree of nonlinearity associated with the variables and equations of the mathematical model for the process plant. This new quantification procedure conforms a heuristic search, which guides the traditional DM towards a decomposition of the mathematical model in subsystems with the smallest possible degree of nonlinearity. The obtained results show that the EDM is able to reduce the nonlinearity of the subsystems obtained through the observability analysis procedure. At the same time, it can successfully increase the generated quantity of minimum size subsystems, thus also contributing to improve the DSS?s global performance.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
American Chemical Society
dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
Bipartite Graphs
dc.subject
Observability Analysis
dc.subject
Instrumentation Design
dc.subject
Decision Support Systems
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
dc.title
How to improve the model partitioning in a DSS for instrumentation design
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2018-08-21T13:45:28Z
dc.journal.volume
48
dc.journal.pagination
3513-3525
dc.journal.pais
Estados Unidos
dc.journal.ciudad
Washington
dc.description.fil
Fil: Domancich, Alejandro Omar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
dc.description.fil
Fil: Durante, Marcelo. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
dc.description.fil
Fil: Ferraro, Sebastián José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina. Consejo Superior de Investigaciones Científicas; España
dc.description.fil
Fil: Hoch, Patricia Monica. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina
dc.description.fil
Fil: Brignole, Nélida Beatriz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
dc.description.fil
Fil: Ponzoni, Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
dc.journal.title
Industrial & Engineering Chemical Research
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://dx.doi.org/10.1021/ie800449t
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/ie800449t


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