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Blick ins Buch

Machine Learning and Hybrid Modelling for Reaction Engineering (eBook)

Theory and Applications

UK) Zhang Dongda (University of Manchester, UK) del Rio Chanona Ehecatl Antonio (Imperial College London (Herausgeber)

eBook Download: EPUB

2023
420 Seiten
Royal Society of Chemistry (Verlag)
978-1-83767-018-5 (ISBN)

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Ebook-Leseprobe (EPUB)

Over the last decade, there has been a significant shift from traditional mechanistic and empirical modelling into statistical and data-driven modelling for applications in reaction engineering. In particular, the integration of machine learning and first-principle models has demonstrated significant potential and success in the discovery of (bio)chemical kinetics, prediction and optimisation of complex reactions, and scale-up of industrial reactors. Summarising the latest research and illustrating the current frontiers in applications of hybrid modelling for chemical and biochemical reaction engineering, Machine Learning and Hybrid Modelling for Reaction Engineering fills a gap in the methodology development of hybrid models. With a systematic explanation of the fundamental theory of hybrid model construction, time-varying parameter estimation, model structure identification and uncertainty analysis, this book is a great resource for both chemical engineers looking to use the latest computational techniques in their research and computational chemists interested in new applications for their work.

Physical Model Construction;Data-driven Model Construction;Hybrid Model Construction;Model Structure Identification;Model Uncertainty Analysis;Interpretable Machine Learning for Kinetic Rate Model Discovery;Graph Neural Networks for the Prediction of Molecular Structure–Property Relationships;Reaction Network Simulation and Model Reduction;Hybrid Modelling Under Uncertainty: Effects of Model Greyness, Data Quality and Data Quantity;A Data-efficient Transfer Learning Approach for New Reaction System Predictive Modelling;Constructing Time-varying and History-dependent Kinetic Models via Reinforcement Learning;Surrogate and Multiscale Modelling for (Bio)reactor Scale-up and Visualisation;Statistical Design of Experiments for Reaction Modelling and Optimisation;Autonomous Synthesis and Self-optimizing Reactors;Industrial Data Science for Batch Reactor Monitoring and Fault Detection

Erscheint lt. Verlag	20.12.2023
Reihe/Serie	ISSN
Sprache	englisch
Themenwelt	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
	Naturwissenschaften ► Chemie ► Physikalische Chemie
	Naturwissenschaften ► Chemie ► Technische Chemie
	Technik
ISBN-10	1-83767-018-8 / 1837670188
ISBN-13	978-1-83767-018-5 / 9781837670185

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