Automating the assessment of biofouling in images using expert agreement as a gold standard

Biofouling is the accumulation of organisms on surfaces immersed in water. It is of particular concern to the international shipping industry because it increases fuel costs and presents a biosecurity risk by providing a pathway for non-indigenous marine species to establish in new areas. There is growing interest within jurisdictions to strengthen biofouling risk-management regulations, but it is expensive to conduct in-water inspections and assess the collected data to determine the biofouling state of vessel hulls. Machine learning is well suited to tackle the latter challenge, and here we apply deep learning to automate the classification of images from in-water inspections to identify the presence and severity of fouling. We combined several datasets to obtain over 10,000 images collected from in-water surveys which were annotated by a group biofouling experts. We compared the annotations from three experts on a 120-sample subset of these images, and found that they showed 89% agreement (95% CI: 87-92%). Subsequent labelling of the whole dataset by one of these experts achieved similar levels of agreement with this group of experts, which we defined as performing at most 5% worse (p=0.009-0.054). Using these expert labels, we were able to train a deep learning model that also agreed similarly with the group of experts (p=0.001-0.014), demonstrating that automated analysis of biofouling in images is feasible and effective using this method.Comment: 12 page

Off-the-rack instead of tailor-made module-based plant design at equipment level

Module-based plant design facilitates a paradigm shift in chemical and biochemical industry to decrease the time needed for plant design. Instead of a tailored design of apparatuses for a target production rate, modules are selected off-the-rack to set up a production plant. Within the scope of this thesis, four important areas of module-based plant design at equipment level are investigated. First, the determination of a plants’ overall operating window, a prerequisite for equipment module selection and evaluation is improved by considering the so far neglected non-linear dependency between the operating constraints and the production rate of a plant. Second, the currently accepted view that investment costs are determining the decision on the use of equipment modules for different process units is disproved and novel preselection approaches are proposed, applied and evaluated. A preselection approach based on investment and operating costs is rated most suitable to decide on the use of equipment modules for a case study. The third area explored is equipment module selection for a constant market demand, aiming at flexibility in production rate at low investment costs, as well as for a market demand development. It is shown by case studies that modular production plants offer a promising alternative to conventionally designed plants. Finally, an approach to design equipment modules for flexibility in production rate is introduced and applied. For the case study of a heat exchanger it is shown that a four times larger operating window can be obtained at only 14 % higher total annual costs compared to a conventionally designed heat exchanger. Hence, this work investigates four key areas in module-based plant design at equipment level beyond current state of the art contributing to a paradigm shift in plant design.Modulbasierte Anlagenplanung ermöglicht einen Paradigmenwechsel in der chemischen und biochemischen Industrie, um die Zeit der Anlagenplanung zu verkürzen. Anstelle einer maßgeschneiderten Auslegung von Apparaten für einen Auslegungspunkt werden Module von der Stange ausgewählt, um eine Produktionsanlage zu errichten. Im Rahmen dieser Arbeit werden vier wichtige Bereiche der modulbasierten Anlagenplanung auf Equipmentebene untersucht. Erstens wird die Bestimmung des Gesamtbetriebsfensters einer Anlage, eine Voraussetzung für die Auswahl von Equipmentmodulen und Bewertung von modularen Anlagen, durch die Berücksichtigung der bisher vernachlässigten und nichtlinearen Abhängigkeit zwischen den Betriebsgrenzen und der Produktionsrate einer Anlage verbessert. Zweitens werden aktuelle Entscheidungskriterien für den Einsatz von Equipmentmodulen für verschiedene Prozesseinheiten in Frage gestellt und neue Vorauswahlmethoden vorgeschlagen, angewendet und bewertet. Dabei wird die derzeit akzeptierte Ansicht, dass Investitionskosten bestimmend sind, widerlegt. Eine Vorauswahlmethode, um über die Verwendung von Equipmentmodulen zu entscheiden, die auf Investitions- und Betriebskosten basiert, wird für eine Fallstudie als am geeignetsten bewertet. Der dritte untersuchte Bereich behandelt die Auswahl von Equipmentmodulen für eine konstante Marktnachfrage, mit dem Ziel einer hohen Flexibilität in der Produktionsrate bei niedrigen Investitionskosten, sowie für eine Marktnachfrageentwicklung. Anhand von Fallstudien wird gezeigt, dass modulare Produktionsanlagen eine vielversprechende Alternative zu konventionell ausgelegten Anlagen darstellen. Abschließend wird ein Ansatz zur Auslegung von Equipmentmodulen für eine hohe Flexibilität in der Produktionsrate vorgestellt und angewendet. Am Beispiel eines Wärmeübertragers wird gezeigt, dass ein viermal größeres Betriebsfenster für nur 14 % höhere jährliche Gesamtkosten im Vergleich zu einem konventionell ausgelegten Wärmeübertrager erreicht werden kann. Somit untersucht diese Arbeit vier wichtige Bereiche der modulbasierten Anlagenplanung auf Equipmentebene über den aktuellen Stand der Technik hinaus und liefert ihren Beitrag für einen Paradigmenwechsel in der Anlagenplanung