산업용 순환 냉각수 시스템의 운전 상태 예측은 산업 장비의 정상적인 운영을 보장하는 중요한 요소입니다. 이를 위해 깊은 합성곱 신경망을 기반으로 한 산업용 순환 냉각수 시스템의 운전 상태 예측 방법이 제안되었습니다. 이 방법은 산업용 냉각수의 수질 특성에 의존하여 pH, 알칼리도, 경도, 염이온 등의 실시간 데이터를 산업용 냉각수의 온라인 계측기로 수집하고, 각 네트워크 층마다 Dropoout 층을 추가하여 신경망의 과적합을 피하였습니다. 이 방법의 효과는 어떤 발전소의 실제 수질 측정 데이터를 이용하여 검증되었으며 결과는 이 방법의 예측 정확도가 94 %에 달하고 다른 현존하는 방법보다 우수한 일반화 능력을 갖고 있는 것으로 나타났습니다.

산업용 순환 냉각수; 수질 특성; 인공지능; 깊은 합성곱 신경망