産業用循環冷却水システムの運転状態予測は、産業設備の正常な運転を保証する重要な要素です。そのため、深層畳み込みニューラルネットワークを基にした産業用循環冷却水システムの運転状態予測方法が提案されています。この方法は産業用冷却水の水質特性に基づき、pH、アルカリ度、硬度、塩素イオンなどのリアルタイムデータを産業用冷却水のオンライン計器で収集し、各ネットワーク層にDropout層を追加してニューラルネットワークの過学習を回避しました。この方法の効果は、ある発電所の実際の水質測定データを使用して検証され、その結果、この方法の予測精度が94%に達し、他の現存する方法よりも優れた汎化能力を持つことが示されました。

産業用循環冷却水; 水質特性; 人工知能; 深層畳み込みニューラルネットワーク