(2005) An adaptive neural networks controller for the inline surface oil/water separator. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

Preview

PDF 10486.pdf Download (5MB) | Preview

Arabic Abstract

الهدف من هذه الرسالة هو تطوير نظام للتحكم مبني عل الشبكات العصبية الصناعية المتكيفة لجهاز فصل الماء عن الزيت في الأنابيب، حيث ينقسم هذا العمل إلى جانب نظري وجانب عملي، وستتضمن أيضاً التعريف بجهاز فصل الماء عن الزيت في الأنابيب وما يساندها من نظريات تصاحب هذه العملية، وبعدها تم التطرق إلى الجانب النظري لأنواع الشبكات العصبية الصناعية، مع التركيز على الشبكات العصبية للدوال النصف قطرية ذات التدريب الفوري، بينما تم طرح الشرح التفصيلي للجانب العملي عن طريق تقسيم المسألة إلى عدة أقسام: قسم كشف الماء من الزيت بواسطة المسابير، ثم قسم معالجة الدخل، ثم قسم التحكم بواسطة الشبكات العصبية مع الكشف عن الصمامات المتشبعة، ثم قسم معالجة الخرج، ثم قسم الصمامات المتحكم بها بواسطة محرك حيث يتم التحكم بكمية الماء المستخلص من الزيت، وقد تم دعم هذا العمل بالنتائج العملية بواسطة لقطات رسومية من شاشة الإدخال ولقطات تلفزيونية من عمل نظام التحكم في جهاز فصل الماء عن الزيت في الأنابيب.

English Abstract

The objective this thesis is to develop an adaptive Artificial Neural Networks (ANN) controller to control water extraction of the Inline Surface Oil/Water Separator (ISOWS). The thesis contains both a theoretical part and a practical part of the implementation of the ANN controller. The definition of the process problem is briefly discussed to explain the practical application of the ANN controller. An overview of the ANN types and the calculations commonly used for training Feed Forward ANNs are given. More emphasis is shown on the RBF Networks with online training. The practical part shows the detailed implementation blocks of this project consisting of the system used to control water extraction from the ISOWS, which includes water-in-oil detection probes, input processing, ANN controller, anti-windup routine, output processing and the motor-operated-valves (MOVs), which are controlled using the output parameters. The results of the practical application of the ANN controller to the ISOWS are illustrated using screen captures of the graphical interface of the developed software and a short video for the actual operation and control of the ISOWS.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Electrical
Department:	College of Engineering and Physics > Electrical Engineering
Committee Advisor:	Abdel-Magid, Youssef L.
Committee Members:	Mohandes, Mohammad and Babelli, Ibrahim M.
Depositing User:	Mr. Admin Admin
Date Deposited:	22 Jun 2008 14:06
Last Modified:	01 Nov 2019 14:01
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/10486