Smart Integration of Process Systems Engineering & Machine Learning for Improved Process Safety in Process Industries

Projektinformationen

PROSAFE

ID Finanzhilfevereinbarung: 101119358

DOI

10.3030/101119358

EK-Unterschriftsdatum 14 November 2023

Startdatum 1 Januar 2024

Enddatum 31 Mai 2028

Finanziert unter

• Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)

Gesamtkosten

Keine Daten

EU-Beitrag

€ 2 773 692,00

Koordiniert durch

DANMARKS TEKNISKE UNIVERSITET
Denmark

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Veröffentlichungen

Other (5)

Designing the Optimal Adiabatic Indirect Cooled Reactor System for Renewable Ammonia Production

Autoren: Niklas Grol, Gürkan Sin, Tuse Asrav
Veröffentlicht in: 2025 AIChE Annual Meeting
Herausgeber: DTU Library

A Multi-Agent Framework for Enhanced Chemical Process Fault Diagnosis: Integrating Intelligent Analysis, Visualization, and User-Centric Decision Support

Autoren: Jingkang Liang, Gürkan Sin
Veröffentlicht in: 2025 AIChE Annual Meeting
Herausgeber: DTU Library

Large Language Model Agents for User-Friendly Chemical Process Simulations

Autoren: Niklas Groll, Gürkan Sin, Jingkang Liang
Veröffentlicht in: 2025 AIChE Annual Meeting
Herausgeber: DTU Library

A Benchmark Simulation Model of Green Ammonia Production for the Development of Process Safety and Monitoring Approaches

Autoren: Niklas Groll, Gürkan Sin, Jakob Huusom
Veröffentlicht in: 2025 AIChE Annual Meeting
Herausgeber: DTU Library

Robust and Efficient Fault Diagnosis in Chemical Processes Via Model Ensemble and Neural Network Pruning

Autoren: Jingkang Liang, Gürkan Sin
Veröffentlicht in: 2025 AIChE Annual Meeting
Herausgeber: DTU Library

Conference proceedings (10)

Exploring Discrepancies between Consequence Analysis Software: from Validation to Common QRA Initiating Events

Autoren: Lorenza Saturnino, Alba Àgueda, Miguel Muñoz, Eulàlia Planas
Veröffentlicht in: . In Loss Prevention 2025: 18th EFCE International Symposium on Loss Prevention and Safety Promotion in the Process Industries: Book of Abstracts, 2025
Herausgeber: AIDIC
DOI: 10.3303/BOA2501

Identification of critical inputs in QRA studies using Monte Carlo-based sensitivity analysis

Autoren: Belda-Ley, Mercedes; Sin, Gürkan
Veröffentlicht in: In Loss Prevention 2025: 18th EFCE International Symposium on Loss Prevention and Safety Promotion in the Process Industries: Book of Abstracts, 2025
Herausgeber: Italian Association of Chemical Engineering - AIDIC

Enhancing Fault diagnosis for Chemical Processes via MSCNN with Hyperparameters Optimization

Autoren: Jingkang Liang, G�rkan Sin
Veröffentlicht in: Systems and Control Transactions, Proceedings of the 35th European Symposium on Computer Aided Process Engineering (ESCAPE 35), Ausgabe 4, 2025, ISSN 2818-4734
Herausgeber: PSE Press
DOI: 10.69997/SCT.181373

Exploratory numerical simulation of pressure build-up and temperature stratification in cryogenic hydrogen tanks engulfed in fire using OpenFoam

Autoren: Muchen Zhang, Artemis Papadaki, Jairo Andrés Meneses Gelves, Pascale Vacca, Alba Àgueda, Elsa Pastor, Eulàlia Planas
Veröffentlicht in: Proceedings of the International Conference on Hydrogen Safety, 2025
Herausgeber: UPC

A Benchmark Simulation Model of Ammonia Production: Enabling Safe Innovation in the Emerging Renewable Hydrogen Economy

Autoren: Niklas Groll, G�rkan Sin
Veröffentlicht in: Systems and Control Transactions, Proceedings of the 35th European Symposium on Computer Aided Process Engineering (ESCAPE 35), Ausgabe 4, 2025, ISSN 2818-4734
Herausgeber: PSE Press
DOI: 10.69997/SCT.164574

Comparison of Quantitative Risk Analysis methodologies for hydrogen refuelling stations

Autoren: Jairo Andrés Meneses Gelves, Pascale Vacca, Elsa Pastor
Veröffentlicht in: European PhD Hydrogen Conference, 2025
Herausgeber: Hydrogen Europe Research (HER)

Enhancing Fault diagnosis for Chemical Processes via MSCNN with Hyperparameters Optimization and Uncertainty Estimation

Autoren: Jingkang Liang, Gürkan Sin
Veröffentlicht in: Proceedings of the 25th Nordic Process Control Workshop (NPCW 2025)
Herausgeber: Aalto University Department of Chemical and Metallurgical Engineering Process Control and Automation Group

Comparison of quantitative risk analysis methodologies for hydrogen refueling stations

Autoren: Jairo Andrés Meneses Gelves, Lorenza Saturnino, Pascale Vacca, Elsa Pastor, Eulàlia Planas
Veröffentlicht in: Proceedings of the International Conference on Hydrogen Safety, 2025
Herausgeber: UPC

ProSafe: Smart Integration of Process Systems Engineering & Machine Learning for Improved Process Safety

Autoren: Sin, Gürkan; Alvarado Morales, Merlin; Planas, Eulàlia ; Pastor, Elsa; Jäschke, Johannes; Nogueira, Idelfonso; Muñoz, Miguel ; Erkey, Çan ; Aydin, Erdal; Russo, Alessandra
Veröffentlicht in: In Loss Prevention 2025: 18th EFCE International Symposium on Loss Prevention and Safety Promotion in the Process Industries: Book of Abstracts, 2025
Herausgeber: Italian Association of Chemical Engineering - AIDIC

Evaluating Hybrid Modelling for Process Safety Applications: A Novel Benchmark Model Based on Renewable Ammonia Production

Autoren: Niklas Groll, Gürkan Sin
Veröffentlicht in: Proceedings of the 25th Nordic Process Control Workshop (NPCW 2025)
Herausgeber: Aalto University Department of Chemical and Metallurgical Engineering Process Control and Automation Group

Peer reviewed articles (3)

Benchmark Analysis of Accident Modelling Software Applied to Hydrogen Storage

Autoren: Lorenza Saturnino, Elsa Pastor, Eulàlia Planas
Veröffentlicht in: CHEMICAL ENGINEERING TRANSACTIONS, 2025, ISSN 2283-9216
Herausgeber: AIDIC
DOI: 10.3303/CET25116039

On Neuro-Symbolic AI for Abnormal Event Detection in Process Safety

Autoren: Julien Amblard, Alessandra Russo, Gürkan Sin
Veröffentlicht in: CHEMICAL ENGINEERING TRANSACTIONS, 2025, ISSN 2283-9216
Herausgeber: AIDIC
DOI: 10.3303/CET25116075

Fairer benchmark of group contribution and machine learning models for property prediction: A new data splitting strategy

Autoren: Adem R.N. Aouichaoui, Jingkang Liang, Jens Abildskov, Gürkan Sin
Veröffentlicht in: Computers & Chemical Engineering, Ausgabe 202, 2025, ISSN 0098-1354
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.COMPCHEMENG.2025.109271