使用机器学习的废水处理厂返回的维护决策方法
Seongjun Yang1, Kang Hyuck Lee2, Jiyoung Eom1
1Department of Energy and Environmental Engineering, The Catholic University of Korea, 43 Jibong-ro, Bucheon-si, Gyeonggi-do, Republic of Korea.
本研究介绍了废水的预测性维护,从反应性维修转向主动策略. 实施这种方法可以显著减少净化厂停机时间和环境风险.
科学领域:
- 环境工程 环境工程
- 资产管理资产管理.
- 机械工程 机械工程
背景情况:
- 废水处理中的当前维护是反应性的,导致效率低下.
- 预测性维护提供了一种战略方法来降低成本和改善运营.
研究的目的:
- 开发废水处理厂主动资产管理的方法.
- 为数据驱动的维护决策建立一个现实世界的监控系统.
主要方法:
- 建立了一个真实世界的监控系统,用于的运行数据.
- 利用机器学习技术进行数据分析和性能预测.
- 定义资产状况门和建立的评估指标.
主要成果:
- 开发了一种主动资产管理的方法.
- 展示了机器学习用于条件监测和未来性能预测的使用.
- 设置资产状况值和评估指标以进行分级.
结论:
- 积极的维护大大降低了废水处理中断的风险.
- 预测性维护策略可以提高设施的运行,并尽量减少环境排放.
- 该研究提供了优化废水设施维护策略的关键考虑因素.
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