La predicción del estado de funcionamiento del sistema de enfriamiento industrial de agua de circulación es una garantía importante para el funcionamiento adecuado del equipo industrial. Para este propósito, se propone un método de predicción del estado de funcionamiento del sistema de enfriamiento industrial de agua de circulación basado en una red neuronal convolucional profunda. Este método se basa en las características de la calidad del agua de enfriamiento industrial, utilizando datos en tiempo real pH, alcalinidad, dureza, iones cloruro recopilados por instrumentos en línea del agua de enfriamiento industrial, se diseña una estructura de red neuronal convolucional profunda con la adición de una capa de abandono en cada capa de la red para evitar el sobreajuste de la red neuronal. La eficacia de este método se ha comprobado mediante datos reales de medición de la calidad del agua en una planta eléctrica, los resultados mostraron que la precisión de la predicción de este método puede alcanzar el 94% y tiene una buena capacidad de generalización, mejor que otros métodos actuales.

enfriamiento industrial de agua de circulación; características de calidad del agua; inteligencia artificial; red neuronal convolucional profunda