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...
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...
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...
从 2014 年至 2022 年，Kevin 用了 8 年时间建立了对化学及化学工程的深刻理解，期间还通过对应用数据科学、机器学习的学习，将化学研究与人工智能进行融合，提升了化学工程领域研究的效率和准确度，是一位妥妥的 90 后学霸。诚如多位化学领域的资深人士所说，机器学习在化学及过程工程 (process engineering) 领域...
面对数据稀缺、材料理论模型过于简化两大难题,烟台京师材料基因组工程研究院陈跃博士表示,研究院开发出3项核心技术:计算化学辅助的材料数据重整技术(DRCS),破除材料数据匮乏的限制;理论化学强化的AI模型(AI-TEML),解决机器学习外推能力不足的缺点;基于小样本的材料进化系统,...
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。
在化工生产领域,也有一些企业利用机器学习技术来提高生产效率和产品质量,取得了很好的成效。 六、结语 随着机器学习技术的不断发展和应用,化工企业在生产过程中也将不断寻求机器学习技术的优化和应用。通过机器学习技术,企业可以提高生产效率、优化能源管理和质量控制,并...
促进知识共享:AI技术,特别是自然语言处理(NLP)和机器学习(ML),能够解析科学文献和内部报告,提取有价值的信息,使得跨部门之间的知识共享变得更加高效。这有助于避免重复工作,促进创新思维。 个性化解决方案的开发:AI可以帮助化工公司根据特定需求开发定制化的化学品和材料。通过分析客户需求、市场趋势和科学数据,AI可以推荐...
将人工智能技术与纺织各领域相结合，利用计算机视觉技术，使用深度学习算法搭建定制化和个性化以图搜图引擎；基于机器 视觉开发经编针织物疵点在线检测系统以及智能验布系统；借助自然语言处理进行个性化纺织专业教育；利用机器学习算法开 发智能CAD、纺织面料评级与分类、生产管理以及服装面料图案设计的应用，进行流行趋势预测...
机器学习在化学化工的应用代码 化学机器人 编辑| 萝卜皮 深入了解各类化学物质的最佳一般反应条件,可以加速创新和药物发现,并使复杂的化学过程自动化且易于使用,对生物医药、材料研究具有重要意义。 然而,有机反应的一般条件很重要但很少见,以往识别它们的研究通常只考虑化学空间的狭窄区域。发现更一般的反应条件需要考虑...