인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
In cement preheating and calcination, precise control of preheater temperature is crucial for stable operation and clinker quality. However, the temperature is influenced by dynamically changing process variables with complex nonlinear relationships, which conventional control methods such as feedback control and Model Predictive Control (MPC) fail to adequately capture. This study introduces an explainable artificial intelligence (XAI)-based prediction and control framework to address these limitations. A deep learning model identifies nonlinear patterns between fuel feed rate and preheater temperature, while XAI techniques provide interpretable insights into temperature variations caused by changes in coal input. The framework automatically recommends and simulates optimal coal feed rates under diverse conditions, maintaining stable preheater temperatures even with increased alternative fuel usage, thereby supporting carbon neutrality goals. By enhancing transparency and interpretability, the proposed approach improves reliability and acceptance in industrial practice, offering a practical solution for energy efficiency and sustainability in the cement industry.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-26-02-096394011
