Fine-Grained Emotion Analysis Based on Mixed Model for Product Review

Nowadays, with the rapid development of B2C e-commerce and the popularity of online shopping, the Web storages huge number of product reviews comment by customers. A large number of reviews made it difficult for manufacturers or potential customers to track the comments and suggestions that customers made. This paper presents a method for extracting emotional elements containing emotional objects and emotional words and their tendencies from product reviews based on mixed model. First we constructed conditional random fields to extract emotional elements, lead-in semantic and word meaning as features to improve the robustness of feature template and used rules for hierarchical filtering errors. Then we constructed support vector machine to classify the emotional tendency of the fine-grained elements to achieve key information from product reviews. Deep semantic information imported based on neural network to improve the traditional bag of word model. Experimental results show that the proposed model with deep features efficiently improved the F-Measure

Simulation control of multiphase flow an electrical submersible pump - EPS

Orientador: Janito Vaqueiro FerreiraDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia MecânicaResumo: Na indústria do petróleo é comum à utilização de bombas centrífugas submersas (BCS) operando em escoamento multifásico líquido-gás. A presença de elevadas vazões de gás causam uma degradação severa no desempenho da bomba, gerando instabilidades nas curvas de pressão-vazão, como o `surging¿ e o `gas locking¿. Portanto o conhecimento destas instabilidades é fundamental para a adequada operação da bomba e assim evitar falhas prematuras no equipamento. Na atualidade não existem modelos matemáticos que representem de forma adequada o comportamento da BCS na região de `surging¿ e no `gas locking¿, gerando a necessidade de empregar circuitos de testes para fazer o levantamento das curvas de desempenho das bombas. A maioria dos circuitos de testes é operada de forma manual para obter às condições de operação da bomba, tornando os ensaios repetitivos, cansativos e trabalhosos. Por isto nasce a necessidade de automatizar estas bancadas com a finalidade de facilitar o processo do levantamento das curvas de desempenho das bombas. Este trabalho apresenta o projeto e simulação de um controle robusto tipo H_? que permita manter o escoamento multifásico na entrada de uma BCS em diferentes condições de operação da bomba. Este controlador é projetado a partir de um circuito de testes para BCS virtual que é modelado empregando formulações físicas e modelos ajustados mediante dados experimentais usando algoritmos de aprendizagem de máquinas baseados em máquinas de suporte vetorial para regressão (SVMr). Após o projeto de controle, o controlador projetado é testado no circuito de testes virtual mediante simulações em tempo real `software in the loop¿ (SIL)Abstract: In the oil industry, it is common to use electrical submersible pumps (ESP) operating with gas -liquid multiphase flow. The presence of high gas flows cause severe degradation in performance of the pump, generating instabilities in the flow-pressure curves, as "surging" and "gas locking". Therefore knowledge of these instabilities is essential for the proper functioning of the pump and thereby prevents premature failure of the equipment. Currently there are no mathematical models that adequately represent the behavior of the EPS in the region of "surging" and "gas locking", creating the need to use test circuits to make a study of the performance curves of the pumps. Most test circuits are operated manually to reach the operating conditions of the pump, making repetitive, tedious and laborious trials. Therefore there is a need to automate these circuits in order to facilitate the process of obtaining the performance curve of the pump. In this paper the project and simulation of a robust control type H_? for keeping the multiphase flow in the entrance of a EPS operating at different conditions is performed. This controller is designed based on a test circuit virtual for EPS which is modeled using physical formulations and adjusted models obtained by experimental data using machine learning algorithms based on support vector machines for regression (SVMR). After the controller design, the control is tested in the virtual test circuits using simulations in real time "software in the loop" (SIL)MestradoMecanica dos Sólidos e Projeto MecanicoMestre em Engenharia Mecânic

Identification of the gas flow of an electric submersible pump under multiphase flow thou experimental data

Orientador: Janito Vaqueiro FerreiraDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia MecânicaResumo: Este trabalho tem como objetivo desenvolver um processo de identificação da vazão de gás em um dos equipamentos usados na indústria petrolífera, às bombas centrífugas submersas (BCS) em regime de escoamento multifásico. Estas bombas apresentam falhas frequentes prematuras quando a vazão de gás é alta, as quais ocorrem por falta de informação do tipo de escoamento bifásico presente na bomba no tempo de operação. Por isto estudos de identificação experimental são requeridos nesta área. Neste contexto a presente pesquisa tem seu foco na obtenção de modelos mediante dados experimentais, recompilados diretamente da resposta do sistema que descrevem o comportamento da vazão de gás na planta de interesse, como: vibração, vazão, elevação entre outros. Estes modelos estão baseados na identificação não paramétrica e no algoritmo de aprendizagem de Máquina de Vetores de Suporte (SVM), onde os parâmetros ocultos da máquina de aprendizagem serão obtidos mediante algoritmos genéticos, visando obter modelos mais representativosAbstract: This work develops a process to identify the flow of gas in one of the equipment used in the oil industry, the electric submersible pump (EPS) under multiphase flow. These pumps feature frequent premature failures when the gas flow is high. That occurs due to lack of information on the type of two ¿ phase flow in the pump in operation time. Experimental studies for this identification are required in this area. In this context, the present research focuses on obtaining models by experimental data collected directly from the system response which describes the behavior of the gas flow on the system of interest such as: vibration, fluid, elevation etc. These models are based on nonparametric identification and in learning algorithm support vector machine (SVM), where the hidden parameters of the learning machine will be obtained by genetic algorithms in order to obtain more representative modelsMestradoMecanica dos Sólidos e Projeto MecanicoMestra em Engenharia Mecânic

Expert control applied to electric submersible pumps

Orientador: Janito Vaqueiro FerreiraTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia MecânicaResumo: Na indústria do petróleo, é comum o uso de bombas centrífugas submersas (BCS) para elevar o óleo até a superfície. Normalmente as bombas BCS operam com fluido bifásico ''gás-líquido''. A presença de grandes quantidades de gás dentro da bomba gera instabilidades que deterioram o desempenho da bomba, o que pode causar até mesmo a interrupção da produção. Assim, nesta pesquisa, utilizou-se um controle especialista que tem como núcleo um sistema complexo adaptativo, o qual a partir da experiência pode gerar conhecimento sobre o funcionamento da BCS. Deste modo, o sistema especialista pode ser capaz de controlar o sistema BCS mantendo-o numa condição estável. Baseado em um modelo não-linear de uma BCS, que representa o comportamento da bomba operando com vazão bifásica, foi treinado um sistema especialista usando um algoritmo genético que gera um conjunto de regras (conhecimento adquirido) que com o tempo controlará e manterá o sistema BCS em condições operacionais seguras. No início do treinamento, o sistema de controle criado por algoritmos genéticos gerou comportamentos erráticos. No entanto, ao longo do tempo, o sistema especialista começou a entender o desempenho do sistema BCS, levando-o para condições estáveis. Além disso, se colocarmos o sistema BCS em condições instáveis, o sistema de controle o coloca de volta em condições seguras. O controle especialista, através do conhecimento adquirido com a experiência, possibilita manter uma BCS trabalhando com fluidos bifásicos em condições estáveis, o que permite evitar danos e paradas repentinas do equipamento durante a produção de petróleoAbstract: In the oil industry, it is common to use electric submersible pumps (ESP) to lift oil to the surface. It is usual for ESP to operate with biphasic fluid flow ''gas-liquid''. The presence of large amounts of gas within the pump generates instabilities and a deterioration in the performance of the pump, which can even cause production to be interrupted. Thus, in this research we aimed to use a control system, which has as its core an adaptive complex system, to generate knowledge about the operation of the ESP. In this way the expert system was able to control the ESP keeping it in the best possible condition. Based on a nonlinear model of an ESP, which represents the behavior of the pump operating with two-phase flow, has trained an expert system using a genetic algorithm that generate a set of rules (acquired knowledge) that over time would control and maintain the ESP in safe operating conditions. At the beginning of the training, the expert system created by genetic algorithms generated erratic behaviors. However, over the time, the expert system began to understand the performance of the ESP system and set it to stable conditions. Furthermore, if the ESP system starts to operate in unstable conditions, the control system sets it back within safe conditions. The expert control, through acquired knowledge with experience, may keep an ESP that is working with biphasic fluids in stable condition, which avoids equipment damage sudden stops during the oil production.DoutoradoMecatrônicaDoutor em Engenharia Mecânic