Bis zu 50 % günstiger als neu 3 Jahre rebuy Garantie Professionelles Refurbishment
ElektronikMedien
Tipps & News
AppleAlle anzeigen
TabletsAlle anzeigen
HandyAlle anzeigen
Fairphone
AppleAlle anzeigen
iPhone Air Generation
GoogleAlle anzeigen
Pixel Fold
HonorAlle anzeigen
HuaweiAlle anzeigen
Honor SerieY-Serie
NothingAlle anzeigen
OnePlusAlle anzeigen
OnePlus 11 GenerationOnePlus 12 Generation
SamsungAlle anzeigen
Galaxy XcoverWeitere Modelle
SonyAlle anzeigen
Weitere Modelle
XiaomiAlle anzeigen
Weitere Modelle
Tablets & eBook ReaderAlle anzeigen
Google
AppleAlle anzeigen
HuaweiAlle anzeigen
MatePad Pro Serie
MicrosoftAlle anzeigen
XiaomiAlle anzeigen
Kameras & ZubehörAlle anzeigen
ObjektiveAlle anzeigen
System & SpiegelreflexAlle anzeigen
WearablesAlle anzeigen
Fitness TrackerAlle anzeigen
SmartwatchesAlle anzeigen
Xiaomi
Konsolen & ZubehörAlle anzeigen
Lenovo Legion GoMSI Claw
NintendoAlle anzeigen
Nintendo Switch Lite
PlayStationAlle anzeigen
XboxAlle anzeigen
Audio & HiFiAlle anzeigen
KopfhörerAlle anzeigen
FairphoneGoogle
LautsprecherAlle anzeigen
Beats by Dr. DreGoogleYamahatonies
iPodAlle anzeigen

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Zur Früherkennung sicherheitsrelevanter Betriebszustände in Chemieanlagen mit neuronalen Netzen.

Joachim Neumann (Taschenbuch, Deutsch)

Keine Bewertungen vorhanden
Optischer Zustand
Beschreibung
Die festzustellende Konzentration aufwendiger Verfahrenstechnik im Verbund mit mehrstufiger Prozeßführung macht den Gesamtkomplex Chemieanlage zunehmend anfällig für jede Art von Betriebsstörungen. Auftretende Fehlzustände wirken sich negativ auf die Produktqualität aus und verringern den Gesamtwirkungsgrad der Anlage. Der Zeitaufwand für die Behebung von Betriebsstörungen kann zu einem empfindlichen Produktionsausfall führen. Zur Überwachung des bestimmungsgemäßen Betriebs verfahrenstechnischer Anlagen wird eine Methodik unter Verwendung neuronaler Netze vorgestellt. Die während des Betriebs aufgezeichneten Meßgrößen sind als zeitabhängiges Muster interpretierbar, so daß über Mustererkennungsverfahren ein Ansatz zur Automatisierung komplexer Bewertungs- und Entscheidungsprozesse gegeben werden kann. An einer Versuchsanlage wird bei ausgewählten, gezielt aufgeprägten Störungen das Prozeßverhalten aufgezeichnet, um anschließend mit Mustererkennungsverfahren auf Basis neuronaler Netze eine automatisierte Zustandsbewertung vorzunehmen. Zu Beginn wird vom reinen Semibatch-Prozeß ausgegangen. Danach werden die Erkenntnisse von Simulation und Experiment auf die kontinuierliche Fahrweise einschließlich der Anfahrphase übertragen. Unerwünschte Betriebszustände müssen dabei nicht an einer realen Anlage herbeigeführt werden, sondern sind auch über Simulationen an einem Modell trainierbar. Die Leistungsfähigkeit der Methodik auf Basis von neuronalen Netzen zur Identifizierung bestimmungsgemäßer und nichtbestimmungsgemäßer Betriebszustände wird nachgewiesen.
Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
ab 30,99 €
Derzeit nicht verfügbar
Derzeit nicht verfügbar

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Technische Daten


Erscheinungsdatum
02.01.1999
Sprache
Deutsch
EAN
9783816752400
Herausgeber
Fraunhofer IRB Verlag
Serien- oder Bandtitel
UMSICHT-Schriftenreihe
Sonderedition
Nein
Autor
Joachim Neumann
Seitenanzahl
184
Einbandart
Taschenbuch
Bandzählung
11
Schlagwörter
Fraunhofer UMSICHT Oh, chemical plant, operational safety, plant safety, operating disturbance, condition monitoring, fault diagnosis, pattern recognition, neural network, early detection, exothermic reaction, simulation, Chemieanlage, Betriebssicherheit, Anlagensicherheit, Betriebsstörung, Zustandsüberwachung, Mustererkennung, exotherme Reaktion, Fehlerdiagnose, Früherkennung, neuronales Netz, Sicherheitstechnik, Wasseraufbreitung, Trinkwasser, Advanced Oxidation, Titandioxid, Wasserstoffperoxid
Thema-Inhalt
T - Technologie, Ingenieurswissenschaft, Landwirtschaft

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

Informationen nach EU Data Act

-.-
Leider noch keine Bewertungen
Leider noch keine Bewertungen
Schreib die erste Bewertung für dieses Produkt!
Wenn du eine Bewertung für dieses Produkt schreibst, hilfst du allen Kund:innen, die noch überlegen, ob sie das Produkt kaufen wollen. Vielen Dank, dass du mitmachst!