Полное описание

Байдалин, Александр Дмитриевич. Исследование аномальных показателей процесса коксования углей на основе машинного обучения / А. Д. Байдалин. - DOI 10.57070/2304-4497-2022-4(42)-27-32. - Текст : непосредственный // Сибирский государственный индустриальный университет. Вестник Сибирского государственного индустриального университета : научный журнал. - 2022. - N 4. - С. 27-32. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2304-4497.

ГРНТИ	УДК
28.23	004.8
28.23.37	004.85
28.23.25	004.032.26

Рубрики:
Искусственный интеллект
Нейронные сети
Машинное обучение
Коксохимическое производство

Кл.слова (ненормированные): коксохимическое производство -- коксовая батарея -- уголь -- машинное обучение -- большие данные -- коксовыталкиватель -- нейронные сети -- искусственный интеллект
Аннотация: На основе компьютерного моделирования и методов машинного обучения был составлен алгоритм подготовки и обучения. Данные взяты из технологических баз и журналов подготовки сырья для производства кокса. После проведения статистического анализа сделаны выводы, которые были приняты на производстве в реализацию. В условиях беспрерывного производственного процесса возможность своевременно выявлять дефекты в оборудовании и логистике напрямую влияет на экономический эффект. Любые области в современном мире имеют тенденцию в развитии технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Предприятия Новокузнецка (в том числе металлургические) активно ведут разработку роботов - подсказчиков и систем прогнозирования качества продукции. Искусственный интеллект связан с задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта. Это важное направление в построении человекоподобных систем. На рассматриваемом этапе развития машинного обучения стали использовать ряд алгоритмов и программных систем, отличительным свойством которых является то, что они могут решать задачи, так как это делал бы размышляющий над их решением человек. Относительно активно развивающихся систем информационных технологий металлургические процессы живут намного дольше, соответственно поиск решений для объединения знаний и опыта технологов и искусственного интеллекта является трудной, но интересной задачей для поиска возможных проблем на производстве. Выявление внештатных отклонений помогает избежать незапланированных простоев (экономических потерь). Статья является демонстрацией пути, который был пройден для объединения информационных технологий в области искусственного интеллекта и металлургии, а именно получение коксующихся углей на основе технологических показателей коксохимического производства.

Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -215831-285617)

Шифр в сводном ЭК: 73712be49efd298903bb16c3a7c21422

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽