Data-driven soft-sensors for monitoring and fault diagnosis in wastewater treatment plants

Kazemi, Pezhman

Tipus:

info:eu-repo/semantics/publishedVersion
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis

Coautor:

Departament d'Enginyeria Química
Universitat Rovira i Virgili.

Títol:

Data-driven soft-sensors for monitoring and fault diagnosis in wastewater treatment plants

Idioma:

eng

Matèria:

66
628
62
004
Enginyeria i Arquitectura
Fault detection
Incremental PCA
Soft-Sensor
detector de lecturas erroneas
sensores virtuales
Detedccio de lectures fallides
Incremental PCA
Sensors virtuals

Format:

182 p.
application/pdf

Autor:

Kazemi, Pezhman

Drets:

info:eu-repo/semantics/openAccess
ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al repositori institucional de la Universitat Rovira i Virgili. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a aquest repositori (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.

Data:

2020-12-10

Editor:

Universitat Rovira i Virgili

Matèria:

66
628
62
004
Enginyeria i Arquitectura
Fault detection
Incremental PCA
Soft-Sensor
detector de lecturas erroneas
sensores virtuales
Detedccio de lectures fallides
Incremental PCA
Sensors virtuals

Idioma:

eng

Editor:

Universitat Rovira i Virgili

Font:

TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

Identificador:

http://hdl.handle.net/10803/670778

Format:

182 p.
application/pdf

Paraula Clau:

Fault detection
Incremental PCA
Soft-Sensor
detector de lecturas erroneas
sensores virtuales
Detedccio de lectures fallides
Incremental PCA
Sensors virtuals

Data:	2020-12-10
Departament/Institut:	Departament d'Enginyeria Química Universitat Rovira i Virgili.
Director:	Steyer, Jean-Philippe Giralt Marcé, Jaume
Autor:	Kazemi, Pezhman
Títol:	Data-driven soft-sensors for monitoring and fault diagnosis in wastewater treatment plants

Informació