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题名深度学习在塑料加工中应用的研究
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作者
李明
盛科宇
熊志辉
魏云岗
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机构
西藏高驰信息技术服务有限责任公司
韩国牧园大学
广州商学院管理学院
西藏网鼎深思数字科技有限公司
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出处
《塑料工业》
北大核心
2025年第6期195-196,共2页
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基金
广东省哲学社会科学规划项目(GD24XGL033)
广州市哲学社会科学发展“十四五”规划课题(2023GZGJ79)。
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文摘
随着塑料制品在各个领域的广泛应用,塑料加工技术的优化成为工业生产中的关键环节。深度学习作为人工智能领域的重要技术,在塑料加工领域展现出了巨大的应用潜力。本研究阐述了深度学习在塑料加工中的应用,包括质量检测、工艺优化、故障诊断等方面,分析了其应用的优势与挑战,并对未来发展趋势进行了展望,旨在为深度学习在塑料加工行业的进一步推广与应用提供理论与实践参考。
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关键词
故障诊断
深度学习
塑料加工
质量检测
工艺优化
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分类号
TQ320.6
[化学工程—合成树脂塑料工业]
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题名数据挖掘在化工领域应用的研究
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作者
李明
胡爱晶
陆晶双
刘书炘
李思怡
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机构
西藏高驰信息技术服务有限责任公司
西藏自治区信息资源中心
重庆市经济和信息化委员会
上海电机学院电气学院
中极华盛工程咨询有限公司
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出处
《塑料工业》
北大核心
2025年第3期199-200,共2页
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文摘
本研究探讨数据挖掘在化工领域的应用。首先介绍数据挖掘的基本概念、常用技术与算法,包括分类、聚类、关联规则挖掘等,接着阐述化工领域的数据特点,如数据量大、多源异构、具有时序性与复杂性等。研究了数据挖掘在化工应用中面临的挑战,并对未来发展趋势进行展望,强调随着技术不断进步,数据挖掘将在化工领域发挥更为重要的作用,推动化工行业向智能化、高效化与可持续化方向发展。
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关键词
挑战
聚类
分类
数据挖掘
时序性
化工领域
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分类号
TQ320.4
[化学工程—合成树脂塑料工业]
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题名化工过程故障检测中机器学习算法应用研究
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作者
彭湘涛
李红雁
兰劭晖
谢欢欢
胡爱晶
李明
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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
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出处
《塑料工业》
CSCD
北大核心
2024年第12期205-206,共2页
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基金
西藏自治区哲学社会科学项目一般委托课题(24WTYB07)。
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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。
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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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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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