Dinamik sistemlerin fizik bilgili makine öğrenimi tabanlı modellemesi ve kontrolü

Kimya mühendisliği uygulamalarındaki birçok süreç dinamik niteliktedir. Bu süreçlerin mekanistik modellemesi, modellerin genellikle belirsizlikler içermesi gibi karmaşıklıklar nedeniyle zorlu olabilir. Öte yandan, ardışık verileri işleyebilen tekrarlayan sinir ağları, mevcut verileri kullanarak dinamik süreçleri modellemek için kullanışlıdır. Bu ağlar karmaşıklıkları yakalayabilmelerine rağmen, aşırı öğrenme ve yüksek kaliteli ve yeterli veri gerektirme gibi zorluklara da neden olabilirler. Fizik bilgili sinir ağları, zayıf öğrenimle ilgili sınırlamaların üstesinden gelerek, daha iyi sonuçlar verebilir. Bu çalışmada, iki farklı fizik temelli öğrenim yaklaşımı incelenmiştir. İlk yaklaşım, diferansiyel denklemin ayrıklaştırılmış kesikli formunu içeren çok amaçlı bir hata fonksiyonunun öğrenimde kullanılmasıdır. İkinci yaklaşım, Euler metodu kullanan fizik temelli ve veri odaklı düğümleri içeren bir hibrit tekrarlayan sinir ağı hücresinin kullanılmasıdır. Yarı kesikli reaktör ve atıksu arıtma tesisi için iki sentetik örnek olay çalışması geliştirilmiş ve fizik temelli yaklaşımların etkisi gözlemlenmiştir. Ayrıca, Tüpraş İzmit Rafinerisi'ndeki bir atıksu arıtma tesisi verileri, uygulanan yaklaşımın zorluklarını ve yararlılığını endüstriyel bir veride gözlemlemek için kullanılmıştır. Fizik temelli sinir ağlarının eğitim performansında azalışa sebep olabilmesine rağmen test performansını artırabileceği gösterilmiştir. Ayrıca, hibrit tekrarlayan sinir ağları, veri odaklı düğümlerin öğrenme performansından bağımsız olarak trendi başarıyla tahmin edebilmektedir. Bazı makine öğrenimi modelleri için optimizasyon algoritmaları kullanılarak hiper-parametre optimizasyonu yapılmıştır. Fizik temelli eğitim yapıldığında hiper-parametre optimizasyonu kullanılarak daha küçük ve daha sağlam yapılar elde edilebilmektedir. Bu çalışma ayrıca matematiksel model, tekrarlayan sinir ağı modeli, ve de fizik bilgili tekrarlayan sinir ağı modeli kullanan doğrusal olmayan model öngörülü kontrolörlerin karşılaştırılmasını içermektedir. Kontrol performansları, yarı kesikli reaktör ve Van de Vusse reaktörü için iki örnek olay çalışmasında gözlemlenmiştir. Sonuç olarak, tekrarlayan sinir ağı temelli kontrolörlerin istenen performansları elde edebildiği ve doğrusal olmayan model öngörülü kontrolörlerle benzer sonuçlar sağlayabildiği görülmüştür. Son olarak, fizik bilgili tekrarlayan sinir ağı modeli kullanan kontrolörlerin fizik bilgisi kullanmayan tekrarlayan sinir ağı modeli kullanan kontrolörlere kıyasla kontrol performanslarını geliştirebileceği gözlemlenmiştir.