Naslov
​PREPOZNAVANJE VRSTE IZOLACIJSKE TEKUĆINE SPEKTROSKOPSKIM TEHNIKAMA I KLASIFIKACIJSKIM METODAMA STROJNOG UČENJA
(RECOGNITION OF INSULATING LIQUID TYPE BY SPECTROSCOPY TECHNIQUES AND MACHINE LEARNING CLASSIFICATION METHODS)

Autori
Đurina, Vedran ; Haramija, Veronika ; Krivičić, Denija ; Musulin, Božena

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Radovi u zbornicima skupova, cjeloviti rad (in extenso), stručni

Izvornik
15. savjetovanje HRO CIGRÉ / Filipović-Grčić, Božidar - Zagreb : HRO CIGRÉ, 2021, 1-9

Skup
15. savjetovanje HRO CIGRÉ

Mjesto i datum
Šibenik, Hrvatska, 07.11.2021. - 10.11.2021

Vrsta sudjelovanja
Predavanje

Vrsta recenzije
Domaća recenzija

Ključne riječi
izolacijske tekućine, strojno učenje, neuronske mreže, infracrvena spektroskopija
(insulating liquids, machine learning, neural networks, infrared spectroscopy)

Sažetak
Ispitivanjem osnovnih fizikalno-kemijskih svojstava može se odrediti porijeklo izolacijske tekućine (mineralno ulje, sintetski ester, prirodni ester) ali ne i prepoznati vrsta (odn. komercijalni naziv) izolacijske tekućine. Nepoznavanje vrste tekućine može uzrokovati probleme u proizvodnji kao i u pogonu uljem punjene opreme: punjenje visokovrijedne tekućine u objekt za koji je naručena manje vrijedna ; mogućnost miješanja tekućina tijekom manipulacije ; dolijevanje nekompatibilne tekućine u opremu itd. Problem se može riješiti detaljnijom analizom infracrvenog spektra tekućine. U radu će biti korištena baza podataka spektara novih izolacijskih tekućina te razne statističke metode i metode strojnog učenja: logistička regresija, slučajne šume odluke i umjetne neuronske mreže, kako bi se pronašao optimalan način prepoznavanja točne vrste izolacijske tekućine iz nepoznatog uzorka uz poznatu pouzdanost prepoznavanja.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Kemija, Elektrotehnika

POVEZANOST RADA