机器学习可以利用实时的过程数据,建立过程模型,预测过程状态,并根据控制目标进行调节。 例如,一些研究者利用机器学习方法,控制了化工反应器、蒸馏塔、发酵罐等不同类型的过程设备,提高了过程的稳定性和精确性。另一些研究者利用机器学习方法,实现了过程的故障诊断和预防,如检测和修复过程中的异常、泄漏、堵塞等问题,为...
人工智能可以应用于材料发现和设计过程中,加速新材料的研发。通过机器学习和深度学习技术,对大量材料数据进行分析和挖掘,以预测材料的性质、寻找新的材料组合或优化材料配方,有助于加快材料研发周期,降低试验成本,并推动新材料的应用。人工智能还能利用...
机器学习是一种利用数据和算法来实现智能的技术,它在各个领域都有广泛的应用,包括化学化工。机器学习可以帮助化学化工领域解决一些难题,如材料设计、反应优化、过程控制、产品质量预测等。本文将介绍机器学习在化学化工领域的应用及进展,以及存在的挑战和未来的方向。 1.机器学习在材料设计方面的应用 材料是化学化工领域...
SABIC全自动数字化复合材料生产线:SABIC与西门子,Airbone和库卡机器人取得合作,使用人工智能,大数据,传感器,机器人等前沿技术重新构建全自动数字化复合材料生产线。经过机器学习与机器人等尖端数字化技术加持的生产线,不仅可实现大规模复合材料定制化生产,而且使生产成本与周期也大幅度降低。通用电气Predix资产管理方案:为了...
3、从机器学习中洞悉胺排放 接下来，就可以用机器学习模型进行以下预测：1、未来排放量（实时）：基于历史 & 当前的运行和排放，预测未来 x 小时的排放量是多少2、数据的 Causal impact 分析：测量特定压力测试对胺排放的影响，需要一个 baseline，提供在没有压力测试情况下的胺排放3、减少胺排放：用模型预测「假设...
利用Gaussian过程和机器学习相结合的优势 以Gaussian与Machine Learning为基础的新型催化剂设计案例 推动化工创新的前景与挑战 与Machine Learning:设计新型催化剂,推动化工创新 引言 过程和机器学习作为当今前沿科技,正在催化剂设计和材料科学领域展现出巨大潜力。结合这两大技术,不仅能够加速新型催化剂的研发,同时也推动了化...
24小时的最佳工程师:第二层的算法是装置参数优化,基于深度机器学习AI,通过对大量历史参数组合的模拟,寻找每个参数最佳的目标区间来对装置的产能、收率、能耗、产品质量进行优化。就像一个有着20年参数优化经验的老师傅全天候工作,用仪表盘的模式,随时展示出每个三级参数的最佳经济操作区间、实时的操作范围,以及操作区间...
人工智能可以通过对生产数据的分析和模拟,实现对生产调度的智能优化,提高生产效率和资源利用率。还可以通过对大量的工艺数据的分析和建模,实现对化工过程的优化。通过智能算法和机器学习方法,从大量数据的计算学习中建立优化过程模型,进行过程参数的预测和优化,从而实现化工生产过程的自动化和智能化。
机器学习(Machine Learning, ML) 和深度学习(Deep Learning, DL)是一个跨学科领域，也是人工智能(Artificial Intelligence, AI)的核心子集。机器学习和深度学习算法可以基于训练数据构建数学模型以进行预测或决策，从而极大地节省人力，物力和财力，也是目前化学化工健康与安全领域的研究热点。机器学习和深度学习在化学化工...
例如,利用机器学习算法预测化工反应的产物,从而优化生产工艺,减少废品率,提高产品质量和产量。此外,AI还可以帮助化工企业进行实时监测和分析,对质量变化进行预测和控制,从而确保产品质量的稳定性。除了研发和生产环节,AI在化工行业的供应链管理、市场营销等方面也发挥着重要作用。例如,通过大数据分析,AI可以帮助企业优化...