Browsing NTNU Open by Author "Jäschke, Johannes"
Now showing items 1-20 of 73
-
A machine learning framework for predicting chord length distributions: An adaption to experimental data
Sannes, Solveig (Master thesis, 2022)Real time monitoring and control of crystallization processes in process industry producing food, fine chemicals and pharmaceuticals is of major importance to assess quality and purity of the product. The lack of available ... -
An Comparative Study: Model-Based vs. Noise Estimation Approach for State Estimation
Abubakar Bampoye (Master thesis, 2023)Denne oppgaven tar for seg en analyse av en bioprosessmodell, som omfatter en sammenlignende undersøkelse av to forskjellige estimeringsteknikker. Selve estimeringsteknikkene er foreslått av Krog & Jäschke[21] og Berry & ... -
An object-oriented framework for the optimization of flexible renewable energy systems
Rugland, Mari Elise (Master thesis, 2021)Denne masteravhandlingen beskriver et objektorientert modelleringsrammeverk som et grens- esnitt mellom en modell av ett energisystem og den stokastiske programmeringsprogram- varen GOSSIP. Viktige usikkerheter knyttet til ... -
Catalytic combustion control
Strand, Carina Renée (Master thesis, 2012)A mathematical model representing the dynamic behaviour observed at the actual catalytic incineration plant at Perstorp was derived. The model equations for the two main process units, the heat exchanger and the incinerator, ... -
Combining Multistage Model Predictive Control with Global Sensitivity Analysis
Løvdokken, Haakon (Master thesis, 2023)I denne masteravhandlingen var målet å forbedre flerstegs modell prediktiv kontroll (MS-MPC) ved å kombinere det med sensitivitetsanalyse (SA). MS-MPC håndterer usikkerhetene i ett gitt system til større grad enn den vanlige ... -
Comparative analysis of NMPC performance for a semi-batch reactor optimisation problem with uncertain variables using state estimators Extended Kalman Filter and Moving Horizon Estimator
Selvig, Erling Nicolay (Master thesis, 2023)Nonlinear model predictive control (NMPC) er en optimaliseringsteknikk hvor hovedmålet er å beregne kontrollhandlinger som forsikrer optimal drift av en pros- ess. Dette gjøres ved å beregne kontrollhandlingsekvenser som ... -
Condition Monitoring Of A Gas Turbine Using Bayesian Recurrent Neural Networks.
Glott, Victoria (Master thesis, 2020)Degradering er et problem for gassturbiner og vil resultere i redusert effektivitet. Vedlikehold blir derfor regelmessig utført for å gjenopprette effekten. For å sikre kostnadsoptimal drift kan det være gunstig å bestemme ... -
Control of a Continuous Flow Microreactor: Comparison of Decentralized PI-control, PI-control With Decoupling, and MPC
Landbø, Hege (Master thesis, 2021)Mikroreaktor-teknologi har sett en sterk økning i popularitet innenfor akademisk og industriell forskning de siste tiårene. De små dimensjonene introduserer mange fordeler og muligheter. Parallelt med økningen i antall ... -
Control Structure Design for Two Distillation Columns in Sequence
Marvik, Tor Anders (Master thesis, 2014)Even for simple distillation systems with only two columns, the control problem can be significant. This project provides an initial outline of a systematic procedure for finding the optimal control structure, through ... -
Data-driven modelling of subsea equipment degradation using simulated and experimental case studies
Jahren, Jan Henrik (Master thesis, 2021)I all industri finnes det visse essensielle komponenter som utsettes for slitasje fra flere ulike kilder. I denne oppgaven studeres spesifikt erosjonen fra sand i den sakalte stru- ˚ peventilen (”choke valve”) i et subsea ... -
Data-Driven Robust Optimal Operation of Thermal Energy Storage in Industrial Clusters
Thombre, Mandar; Mdoe, Zawadi Ntengua; Jäschke, Johannes (Peer reviewed; Journal article, 2020)Industrial waste heat recovery is an attractive option having the simultaneous benefits of reducing energy costs as well as carbon emissions. In this context, thermal energy storage can be used along with an optimal operation ... -
Data-driven Scenario Selection for Multistage Robust Model Predictive Control
Krishnamoorthy, Dinesh; Thombre, Mandar; Skogestad, Sigurd; Jäschke, Johannes (Journal article; Peer reviewed, 2018)A main assumption in many works considering multistage model predictive control (MPC) is that discrete realizations of the uncertainty are chosen a-priori and that the scenario tree is given. In this work, we focus on ... -
Data-Driven Virtual Flow Metering using Neural Networks
Rajasekhar, Megha (Master thesis, 2022)Forutsigelse av strømningshastighet er en avgjørende prosess i olje- og gassindustrien, spesielt der flerfasestrømmer er involvert. Det finnes noen få metoder for å vurdere flerfasestrømningshastigheter som imidlertid er ... -
Designing neural network control policies under parametric uncertainty: A Koopman operator approach
Turan, Evren Mert; Jäschke, Johannes (Peer reviewed; Journal article, 2022)Solving the optimisation problem associated with nonlinear model predictive control (MPC) on-line when considering uncertainty is often infeasible due to the large computational times. One approach is to avoid the online ... -
Development of Control Structure of Large-Scale Renewable Hydrogen Production Plants
Hjerpaasen, Anna (Master thesis, 2023)Engergitransformasjonen krever nye teknologiske løsninger for å møte det økende behovet for bærekraftig industri. En potensiell løsning som vurderes for å møte dette behovet er produksjon av hydrogen gjennom elektrolyse ... -
Distributed optimization using ADMM for Optimal Design of Thermal Energy Storage systems
Prakash, Sandeep (Master thesis, 2020)Hovedmålet vårt i begynnelsen av forskningsperioden har vært å benytte den alternerende retningsmetoden til multiplikatorer (ADMM) for å få en distribuert optimaliseringsalgoritme for å løse strukturerte ikke-lineære ... -
Dynamic Optimization and Parameter Estimation used on an Extrusion Press for Aluminium
Kulås, Mats (Master thesis, 2022)I dag blir aluminium brukt i flere og flere produkter. Noen av disse, som radiatoren i moderne biler, krever veldig presise produksjonsmetoder. Her brukes tynne, hule profiler som varmevekslere, og de produseres ved ... -
Early field planning using optimisation and considering uncertainties - Study case: Offshore deepwater field in Brazil
Sales, Leonardo de Pádua Agripa; Jäschke, Johannes; Stanko, Milan (Peer reviewed; Journal article, 2021)During early phases of oil field development, field planners must decide upon the optimal number of wells and optimal field plateau rate, usually by performing sensitivity studies. These design choices are then “frozen” ... -
Economic model predictive control in a large-scale green hydrogen plant
Grov, Hanne Marie (Master thesis, 2023)De siste årene har det vært en betydelig økning i utnyttelsen av grønn hydrogen som en alternativ energiløsning, grunnet dets høye fleksibilitet og minimale miljøpåvirkning. Ifølge Hydrogen Council har det blitt publisert ... -
Fast Sensitivity-Based Nonlinear Economic Model Predictive Control with Degenerate NLP
Suwartadi, Eka; Jäschke, Johannes (Journal article; Peer reviewed, 2018)We present a fast sensitivity-based nonlinear model predictive control (NMPC) algorithm, that can handle non-unique multipliers in the discretized dynamic optimization problem. Non-unique multipliers may arise, for example ...