人工智能模型用于优化海水冷却工业工艺应用中的生物制剂剂量,同时考虑环境,技术,能源和经济方面的因素

科学领域:

• 化学工程是化学工程的重要组成部分.
• 人工智能的人工智能
• 环境科学 环境科学

背景情况:

• 生物污染显著降低了换热器的性能,减少了41%的热效率,并增加了113%的流电阻.
• 增加的流电阻需要提高功耗的9%,以保持液压条件.
• 当前的维护和生物制剂剂量策略可能没有最佳的时间来防止性能下降.

研究的目的:

• 开发和验证基于人工智能 (AI) 的模型,用于热交换器的能源供应,生物制剂剂量和维护计划的综合优化.
• 量化生物污染对热交换机效率和操作参数的性能影响.
• 建立一个人工智能驱动的门,用于启动抗污染生物制剂处理,以最大限度地减少环境影响和运营成本.

主要方法:

• 开发一个整合能源,技术,经济和环境因素的AI模型,以实现并发优化.
• 由于生物污染而导致热交换器性能下降的实验评估.
• 使用AI模型确定关键性能下降值,以触发生物制剂剂量.

主要成果:

• 人工智能模型准确地预测了44日因犯规而导致性能下降的开始.
• 生物污染导致热效率下降41%,流动摩擦阻力增加113%.
• 人工智能模型的优化生物制剂剂量策略旨在减少工业运营的环境足迹.

结论:

• 基于人工智能的方法提供了一种新且有效的方法来优化热交换机维护和生物制剂应用.
• 积极的,人工智能引导的干预显著减轻了性能损失和相关的能源罚款.
• 这种人工智能模型通过优化生物制剂使用和减少环境影响,为更可持续的工业工厂运营提供了一条途径.