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化工领域中的人工智能:人工神经网络技术的应用与前景
1
作者
鹿兰停
康胜
+5 位作者
许文轲
蒋子强
王德民
刘东阳
赵亮
徐春明
《化工进展》
北大核心
2025年第8期4808-4820,共13页
伴随着人工智能技术的快速发展以及应用成本的降低,人工智能已经渗透于众多传统行业,推动产业格局变革。化工行业作为全球经济的重要组成部分之一,长期受到高能耗和环境污染等挑战,并面临工艺优化和系统调度复杂、催化剂研发效率低、故...
伴随着人工智能技术的快速发展以及应用成本的降低,人工智能已经渗透于众多传统行业,推动产业格局变革。化工行业作为全球经济的重要组成部分之一,长期受到高能耗和环境污染等挑战,并面临工艺优化和系统调度复杂、催化剂研发效率低、故障诊断困难以及产物预测不准等一系列“卡脖子”难题,而人工神经网络(artificial neural network,ANN)技术凭借强大的非线性映射、自组织自适应学习及大数据驱动特性,已经逐步融入到化工基础研究和生产过程,为解决这些难题带来了新契机。本文综述了ANN催化剂设计与选用、反应条件优化、化工产品分析预测、过程系统优化以及环境监测与治理等化工领域的应用现状,探讨了ANN驱动化工核心难题解决的突破路径及具体案例,并分析了现有ANN在化工中应用的不足与挑战,最后提出了ANN未来在化工领域中应用的发展方向。
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关键词
人工神经网络
化工智能化
过程优化
数据驱动
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职称材料
基于混流生产模式的装配车间物料配送路径规划方法
被引量：
4
2
作者
王昀睿
赵旭雯
+1 位作者
武争利
蒋子强
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2021年第7期109-116,共8页
合理规划物料配送路径能够提升车间生产效率,降低车间物流成本和生产成本。针对混流装配车间配送不及时、费用高等问题,提出基于混流生产模式的物料配送路径规划方法。以工位为物料配送对象,对混流装配车间物料配送环境进行分析,找出混...
合理规划物料配送路径能够提升车间生产效率,降低车间物流成本和生产成本。针对混流装配车间配送不及时、费用高等问题,提出基于混流生产模式的物料配送路径规划方法。以工位为物料配送对象,对混流装配车间物料配送环境进行分析,找出混流装配线的物料消耗规律,明确物料配送数量,简化物料配送过程。在此基础上,结合生产实际的时间窗约束,以最小化物料配送总费用为目标建立了物料配送模型,采用改进蚁群算法对该模型进行求解,最后以某视频控制卡混流装配车间为实例,验证了该方法的可行性和有效性。
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关键词
混流装配
物料配送
路径规划
蚁群算法
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职称材料
题名
化工领域中的人工智能:人工神经网络技术的应用与前景
1
作者
鹿兰停
康胜
许文轲
蒋子强
王德民
刘东阳
赵亮
徐春明
机构
中国石油大学(北京)化学工程与环境学院
中国石油大学(北京)重质油全国重点实验室
出处
《化工进展》
北大核心
2025年第8期4808-4820,共13页
基金
中国博士后科学基金(BX20240424)
国家自然科学基金(22325808,U22B20140,22021004,L2324201)
NSFC-CAS联合项目(XK2023HXC001)。
文摘
伴随着人工智能技术的快速发展以及应用成本的降低,人工智能已经渗透于众多传统行业,推动产业格局变革。化工行业作为全球经济的重要组成部分之一,长期受到高能耗和环境污染等挑战,并面临工艺优化和系统调度复杂、催化剂研发效率低、故障诊断困难以及产物预测不准等一系列“卡脖子”难题,而人工神经网络(artificial neural network,ANN)技术凭借强大的非线性映射、自组织自适应学习及大数据驱动特性,已经逐步融入到化工基础研究和生产过程,为解决这些难题带来了新契机。本文综述了ANN催化剂设计与选用、反应条件优化、化工产品分析预测、过程系统优化以及环境监测与治理等化工领域的应用现状,探讨了ANN驱动化工核心难题解决的突破路径及具体案例,并分析了现有ANN在化工中应用的不足与挑战,最后提出了ANN未来在化工领域中应用的发展方向。
关键词
人工神经网络
化工智能化
过程优化
数据驱动
Keywords
artificial neural networks
chemical intelligence
process optimisation
data-driven
分类号
TQ-9 [化学工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于混流生产模式的装配车间物料配送路径规划方法
被引量：
4
2
作者
王昀睿
赵旭雯
武争利
蒋子强
机构
西安科技大学机械工程学院
出处
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2021年第7期109-116,共8页
文摘
合理规划物料配送路径能够提升车间生产效率,降低车间物流成本和生产成本。针对混流装配车间配送不及时、费用高等问题,提出基于混流生产模式的物料配送路径规划方法。以工位为物料配送对象,对混流装配车间物料配送环境进行分析,找出混流装配线的物料消耗规律,明确物料配送数量,简化物料配送过程。在此基础上,结合生产实际的时间窗约束,以最小化物料配送总费用为目标建立了物料配送模型,采用改进蚁群算法对该模型进行求解,最后以某视频控制卡混流装配车间为实例,验证了该方法的可行性和有效性。
关键词
混流装配
物料配送
路径规划
蚁群算法
Keywords
mixed flow assembly
material distribution
path planning
ant colony algorithm
分类号
TH166 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
化工领域中的人工智能:人工神经网络技术的应用与前景
鹿兰停
康胜
许文轲
蒋子强
王德民
刘东阳
赵亮
徐春明
《化工进展》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于混流生产模式的装配车间物料配送路径规划方法
王昀睿
赵旭雯
武争利
蒋子强
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2021
4
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职称材料
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