Ieguvumi:
- Spēja izmantot mākslīgo intelektu kā provizorisku prognozēšanas un prognozēšanas metodes (grupas ieguldījuma) rokasgrāmatu termofizikālajām īpašībām un pieprasīt jebkuru vērtību.
- Spēja uztvert halucinācijas, pārbaudot katru kritisko funkciju ar uzticamu datubāzi (DIPPR/NIST) vai eksperimentu
- Spēja saprast, ka materiālu izvēle ir drošībai būtisks lēmums, kam nepieciešami dati par koroziju un autorizēts apstiprinājums.
Katrs procesa aprēķins galu galā ir noteikts: šķidruma blīvums, viskozitāte, siltumietilpība, tvaika spiediens, viršanas temperatūra; rezolūcija; materiāla izturība pret koroziju. Tās kopā sauc par termofizikālajām īpašībām – fizikāliem lielumiem, kas nosaka vielas siltuma, plūsmas un fāzes uzvedību. Destilācijas kolonna, siltummainis vai sūknis ir pareizi projektēti tikai tad, ja šīs īpašības ir pareizas. Šajā nodaļā jūs uzzināsiet, kā izmantot mākslīgo intelektu kā iepriekšēju prognozēšanas un salīdzināšanas rīku īpašību prognozēšanā un materiālu izvēlē (metālu, blīvju, pārklājumu izvēle, lai izturētu procesa apstākļus); bet mēs uzzināsim, kāpēc šīs vērtības ir jāpārbauda ar uzticamu datu bāzi vai eksperimentu.
Kritiskā patiesība ir šāda: pazīmju novērtējums ir dizaina skaitliskais pamats; Kļūda izplatās uz visu kontu. AI var droši norādīt tvaika spiedienu vai viskozitāti, bet šī vērtība var būt citam savienojumam, var būt nepareizā temperatūrā vai var būt pilnīgi halucinācijas. Tātad funkciju datu zelta likums: katrai kritiskajai funkcijai jābūt balstītai uz uzticamu avotu (DIPPR, NIST, ražotāja datu lapu) vai eksperimentu.
Soli pa solim AI atbalsts funkciju prognozēšanai
1. Kāda funkcija jums ir nepieciešama, ar kādiem nosacījumiem? Temperatūra, spiediens, fāze un koncentrācija maina īpašību. Vērtība, kas ņemta, nenorādot nosacījumu AI, ir maldinoša.
2. Novērtēšanas metodes izvēle. Ja nav eksperimentālu datu, mākslīgais intelekts atgādina prognozēšanas pieejas, piemēram, grupu ieguldījumu metodes — metodes, kas paredz īpašības, sadalot molekulu daļās un pievienojot katras daļas ieguldījumu; piem. Joback, UNIFAC — un paskaidro, kurš no tiem ir piemērots.
3. Sākotnējā vērtība un nenoteiktība. AI var dot provizorisku vērtību, taču noteikti "šī ir prognoze, tās nenoteiktība ir liela, pārbaudiet" ietvaros. Arī jautājiet AI par vērtības tipisko kļūdas robežu.
4. Salīdzinājums ar avotu. Salīdziniet AI vērtību ar termodinamikas datu bāzi vai ražotāja lapu. Ja novirze ir liela, vērtība netiek izmantota.
5. Materiālu saderības sākotnējā pārbaude. YZ atgādina zināmos korozijas/nesaderības riskus šķidruma un materiāla pārim (piemēram, nerūsējošā tērauda punktveida korozija hlorīdu saturošā vidē). Šis ir brīdinājums; Galīgo atlasi veic saderības diagrammas un ekspertu vērtējums.
6. Saprātīguma filtrs. Vai vērtībai ir jēga ranga ziņā? Vai ūdens blīvums ir aptuveni ~1000 kg/m³? Vienkārša pasūtījuma pārbaude atklāj lielāko daļu kļūdu.
Padoms. Kad prasāt AI objekta vērtību, sakiet “norādiet avotu un aplēses metodi, pastāstiet man, vai tā ir eksperimentāla vai aplēsta”. Ja AI nevar norādīt avotu, atzīmējiet šo vērtību kā minējumu un pārbaudiet to neatkarīgi.
Materiālu izvēle: drošība un izturība
Materiālu izvēle ir gan ekonomisks, gan drošībai būtisks lēmums. Nepareizs materiāls var vājināties ar koroziju, izraisot spiediena tvertnes pārsprāgšanu vai toksiska šķidruma noplūdi. AI var atcerēties izejmateriālu sarakstu un zināmās nesaderības; Taču temperatūras, spiediena, koncentrācijas un piemaisījumu kopējā ietekme ir sarežģīta, un galīgo izvēli veic materiālu inženierijas dati (saderības diagrammas, korozijas ātruma dati) un testēšana, ja nepieciešams.
Uzmanību: AI teiciens "šis materiāls ir piemērots šim šķidrumam" nav garantija. Spiediena iekārtu un toksisku/uzliesmojošu šķidrumu gadījumā materiālu izvēlei nepieciešams kvalificēta inženiera apstiprinājums un pārbaudīti korozijas dati.
trīs mini futrāļi
1. gadījums — ātra prognozēšana. Inženieris vēlējās provizorisku aplēsi par siltuma jaudu jaunam šķīdinātāju maisījumam, par kuru literatūrā bija maz datu. AI sniedza diapazonu, izmantojot grupas ieguldījumu metodi. Inženieris veica aptuvenu enerģijas aprēķinu ar šo provizorisko vērtību un pēc tam lika to izmērīt laboratorijā; mērījums bija 6% robežās no prognozētā. Prognozēšana paātrināja plānošanu, bet dizains tika novirzīts uz eksperimentālu vērtību.
2. gadījums — noķertas halucinācijas. YZ deva savienojuma normālo viršanas temperatūru 78 ° C. Kad inženieris to salīdzināja ar NIST, viņš atklāja, ka faktiskā vērtība bija 118°C; AI bija sajaucis nosaukumu ar citu līdzīgu savienojumu. Salīdzinājums ar avotu neļāva 40°C kļūdai iekļūt kolonnas dizainā.
3. gadījums — materiāla brīdinājums. YZ atzīmēja 304 nerūsējošā tērauda izvēli hlorīda jonus saturošai ūdens plūsmai kā "punktveida un sprieguma korozijas plaisāšanas risku" un minēja izturīgāku sakausējumu. Materiālu inženieris apstiprināja saderības datus un izvēlējās augstāka sakausējuma materiālu. AI iekļāva risku darba kārtībā, lēmums tika pieņemts ar datiem.
Četras kopējamas veidnes
1) Funkcijas prognoze (nepieciešams avots):
Jūsu loma: ķermeņa eksperts. Savienojums: [nosaukums/formula], nosacījums: [T, P, fāze]. Funkcija, ko vēlos: [piem. tvaika spiediens]. Norādiet: (1) eksperimentālo vērtību un AVOTU (DIPPR/NIST/ražotājs), ja pieejams, (2) ja nē, aplēses metodi un aplēsto vērtību un nenoteiktības robežu. Skaidri norādiet, vai tas ir eksperimentāls vai paredzams. Ja nevarat norādīt avotu, atzīmējiet to kā "prognoze, kurai nepieciešama pārbaude". Neveidojiet vērtību; Ja neesat pārliecināts, pastāstiet man.
2) Grupas ieguldījumu metodes rokasgrāmata:
Man ir savienojums, par kuru nav eksperimentālu datu: [struktūra/SMAIDI]. Kura grupas ieguldījumu metode (Joback, UNIFAC utt.) ir piemērota [īpašumam] un kāpēc? Izskaidrojiet metodes soļus un nepieciešamos grupas parametrus. Norādiet, ka rezultāts ir aplēse un tipiskā kļūdas robeža. Es pārbaudīšu galīgo vērtību ar eksperimentu/datu bāzi.
3) Vērtību salīdzinājums/pārbaude:
Tālāk ir norādītas objekta vērtības no dažādiem avotiem. Salīdziniet tos tabulā, aprēķiniet novirzi un sarindojiet, kurš no tiem ir ticamāks (empīrisks > novērtēts > prognozēts). Ja ir liela novirze, atzīmējiet iespējamo cēloni (atšķirīgs stāvoklis, atšķirīgs izomērs). Avoti: [paste]
4) Materiālu saderības sākotnējā pārbaude:
Šķidrums: [sastāvs, koncentrācija, piemaisījumi], stāvoklis: [T, P].Kandidātie materiāli: [saraksts]. Atgādiniet zināmos korozijas/nesaderības riskus (iedobumu, spriegumu plaisāšanu, vispārēju koroziju) katram. Šī ir PROvizoriska skenēšana; Galīgajai atlasei ir nepieciešami dati par koroziju un pilnvarota inženiera apstiprinājums. Skaidri atzīmējiet riskantos pārus.
Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne
Vāja uzvedne:
Kāda ir toluola viskozitāte?
Nav siltuma, nav metināšanas. AI sniedz skaitli, bet kādos apstākļos un cik uzticams tas ir, nav skaidrs.
Spēcīga uzvedne:
Jūsu loma: ķermeņa eksperts. Dinamiskā viskozitāte toluolam šķidrā fāzē, 25°C, 1 atm. Norādiet vērtību, vienību, AVOTU un eksperimentālo aprēķinu. Ja iespējams, norādiet divus neatkarīgus avotus un norādiet konsekvenci. Ja nevarat norādīt avotu, atzīmējiet to kā minējumu. Vērtības atbilstība. Rezultātu pārbaudīšu ar termodinamisko datu bāzi.
Atšķirība ir skaidra: nosacījums, resursa mandāts un validācijas sistēma padara vērtību pieejamu.
Lomu sadalījums pazīmju un materiāla lēmumā
bizness
AI loma
Cilvēka lēmums/avots
Eksperimentāla iezīme
avota atgādinājums
Datu bāzes apstiprinājums
Nav datu, uzminiet
Metode + noklusējuma
Eksperimenta/datu bāzes validācija
Vērtību salīdzinājums
Tabula, novirze
uzticamības spriedums
Materiālie kandidāti
riska atgādinājums
Atbilstības dati, apstiprināšana
Ranga kontrole
marķēšana
fiziskais saprātīgums
Biežas kļūdas
- Izmantojot bezavota vērtību. Katru kritisko funkciju, ko sniedz AI, apstiprina datu bāze/eksperiments.
- Nenorāda nosacījumu. Vērtība, kas iegūta, nenorādot temperatūru/spiedienu/fāzi, var būt saistīta ar nepareizu stāvokli.
- Paredzamās vērtības kļūdaina kā empīriska. Grupas ieguldījumu aplēses ir neskaidras; Ņemiet to vērā dizainā.
- Materiālu atlases veikšana ar viena teikuma apstiprinājumu. Korozija ir daudzveidīga; nepieciešami dati un apstiprinājums.
- Apejot ranga pārbaudi. Vienkāršs “vai šim skaitlim ir jēga?” kontrole uztver lielāko daļu halucināciju.
Rezumējot
AI īpašumu un materiālu prognozēšanā; Tas ir spēcīgs palīgs, kas ģenerē provizoriskās vērtības, atgādina par novērtēšanas metodi, salīdzina resursu vērtības un atzīmē materiālos riskus. Bet katrai kritiskajai iezīmei ir jābūt balstītai uz uzticamu datu bāzi vai eksperimentu; Materiāla izvēle ir drošībai būtisks lēmums, kam nepieciešami dati par koroziju un pilnvarota inženiera apstiprinājums. AI nodrošina prognozes un brīdinājumus; Inženieris izveido savienojumu ar avotu, pārbauda un atlasa.
Lietojumprogrammas uzdevums
Izvēlieties savienojumu un īpašību (piemēram, šķīdinātāja tvaika spiediens, 40°C). Iegūstiet vērtību un tās avotu no AI, izmantojot veidni "Atribūtu prognozēšana (nepieciešams resurss)"; tad salīdziniet to ar termodinamisko datu bāzi un atzīmējiet novirzi. Pēc tam izmantojiet “materiālu sākotnējās saderības pārbaudes” veidni šķidruma un materiāla pārim un apstipriniet no tā izrietošos riskus, izmantojot saderības diagrammu.
kontrolsaraksts
- Es gribēju funkciju [ ] kopā ar nosacījumu (T, P, fāze).
- [ ] Es salīdzināju AI sniegto vērtību ar uzticamu datu bāzi/eksperimentu.
- [ ] Es atšķīru aptuvenās vērtības no eksperimentālām un atzīmēju nenoteiktību.
- [ ] Es pārbaudīju materiālu izvēli ar korozijas datiem un pilnvarotu apstiprinājumu.
- [ ] Katram kritiskajam skaitlim piemēroju ranga/ticamības pārbaudi.