Pregled bibliografske jedinice broj: 1206549
Prediktivna dijagnostika industrijske opreme
Prediktivna dijagnostika industrijske opreme, 2021., diplomski rad, diplomski, Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije, Zagreb
CROSBI ID: 1206549 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca
Naslov
Prediktivna dijagnostika industrijske opreme
(Predictive diagnostics of industrial equipment)
Autori
Cvjetojević, Vladimir
Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, diplomski
Fakultet
Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije
Mjesto
Zagreb
Datum
22.09
Godina
2021
Stranica
53
Mentor
Ujević Andrijić, Željka
Ključne riječi
izmjenjivač topline ; nastajanje naslaga ; otpor prijenosu topline ; neuronska mreža ; nestacionarni uvjeti ; rekurentna neuronska mreža
(heat exchanger ; fouling ; deposit formation ; heat transfer resistance ; neural network ; non-stationary conditions ; recurrent neural network)
Sažetak
Djelotvornost izmjenjivača topline opada s vremenom te ga je nakon nekog vremena potrebno servisirati, tj. mehanički ili kemijski očistiti od nakupljenih naslaga. Djelotvornost počinje padati nakon nekog vremena zbog nastajanja naslaga koje djeluju kao otpor prijenosu topline (tzv. fouling). Kako bi se mogao organizirati rad postrojenja i odrediti termin servisiranja nužno je poznavati trenutno stanje promatranog izmjenjivača topline, odnosno potrebno je kontinuirano pratiti nastajanje naslaga na stijenkama. Mehanizam nastajanja naslaga je uglavnom nepoznat i nedovoljno istražen stoga se pribjegava empirijskim modelima za procjenu nastajanja naslaga. Jedan od modela koji se pokazao primjenjiv, ali još uvijek nedovoljno istražen za praćenje nastajanja naslaga je model neuronskih mreža iz područja umjetne inteligencije. U ovome radu primijenjen je model neuronskih mreža za procjenu stanja industrijskog izmjenjivača topline iz postrojenja u naftno petrokemijskoj industriji. Kako su procesni uvjeti u industrijskim procesima izrazito nestacionarni i nelinearni, ispitivana je primjena rekurentnih (povratnih) neuronskih mreža. Statistički kriteriji vrednovanja kvalitete modela kao i dobiveni grafički rezultati ukazuju na to da se rekurentne neuronske mreže mogu koristiti za kontinuirano praćenje nastajanja naslaga u izmjenjivačima topline.
Izvorni jezik
Hrvatski
Znanstvena područja
Kemijsko inženjerstvo
POVEZANOST RADA
Ustanove:
Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije, Zagreb
Profili:
Željka Ujević Andrijić
(mentor)