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控技术:以AI赋能流程工业低碳化转型

控技术借助机器学习算法有效预测催化反应过程的路径和产物种类;通过大数据分析预测催化剂性能,包括催化剂的选择、催化反应条件优化;通过高通量计算,能够快速筛选出具有中高性能的催化剂材料,并加以优化。 俞海斌博士表示,结合不同业务应用场景,控技术借助人工智能、大数据技术等在流程工业供应链优化、计划调度优化、操作优化、工艺装置操作优化、还原炉操作优化、MCS装置操作优化、回转窑操作优化、公用工程系统优化 比如在装置运行操作过程,面对不同行业,不同的生产装置特性,一些装置易于建立机理模型,可基于机理模型开展操作方面的优化,一些机理模型不明确,必须基于大数据模型开展操作优化,然而即使是基于机理模型的优化控制也需要依赖数据校验 又比如在热电生产系统控技术基于用户侧的大量历史蒸汽消耗数据,能够精准预测蒸汽需求,并通过煤耗、汽耗、发电功率数据在线校准锅炉、汽机和管网模型参数,优化计算风煤比、最佳供汽温度和压力,联动控制系统, 控技术通过构建“工厂操作系统+工业APP”统一数据底座,实现数据的自动采集、整合分析和共享,帮助企业快速获取准确的信息并制定相应的减碳策略,同时助力企业把自己的产品碳足迹在线共享给采购方
来源:自动化博览
2023-11-24
共 38 页 总数:375
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