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化工过程故障检测中机器学习算法应用研究
1
作者
彭湘涛
李红雁
+3 位作者
兰劭晖
谢欢欢
胡爱晶
李明
《塑料工业》
CSCD
北大核心
2024年第12期205-206,共2页
随着化工行业的快速发展,生产过程的日益复杂化在提高产品多样性与竞争力的同时,也显著提升了故障发生的潜在风险。这些故障不仅可能源自原材料性质的微小变化、设备磨损累积,还可能涉及复杂的化学反应失控,一旦未能及时发现并妥善处理...
随着化工行业的快速发展,生产过程的日益复杂化在提高产品多样性与竞争力的同时,也显著提升了故障发生的潜在风险。这些故障不仅可能源自原材料性质的微小变化、设备磨损累积,还可能涉及复杂的化学反应失控,一旦未能及时发现并妥善处理,极易引发整个生产线的停滞,甚至酿成环境污染、人员伤亡等严重后果。
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关键词
设备磨损
机器学习算法
原材料性质
环境污染
产品多样性
化工行业
竞争力
潜在风险
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职称材料
题名
化工过程故障检测中机器学习算法应用研究
1
作者
彭湘涛
李红雁
兰劭晖
谢欢欢
胡爱晶
李明
机构
工业和信息化部电子第五研究所
西藏自治区经济和信息化厅
西藏自治区信息资源中心
北京医疗健康大模型有限公司
西藏高驰信息技术服务
有限
责任
公司
出处
《塑料工业》
CSCD
北大核心
2024年第12期205-206,共2页
基金
西藏自治区哲学社会科学项目一般委托课题(24WTYB07)。
文摘
随着化工行业的快速发展,生产过程的日益复杂化在提高产品多样性与竞争力的同时,也显著提升了故障发生的潜在风险。这些故障不仅可能源自原材料性质的微小变化、设备磨损累积,还可能涉及复杂的化学反应失控,一旦未能及时发现并妥善处理,极易引发整个生产线的停滞,甚至酿成环境污染、人员伤亡等严重后果。
关键词
设备磨损
机器学习算法
原材料性质
环境污染
产品多样性
化工行业
竞争力
潜在风险
分类号
TQ050.7 [化学工程]
TP181 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
化工过程故障检测中机器学习算法应用研究
彭湘涛
李红雁
兰劭晖
谢欢欢
胡爱晶
李明
《塑料工业》
CSCD
北大核心
2024
0
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