설명가능 인공지능 기반 시멘트 예열 공정 온도 제어 기술 개발

이예림; 유보선

doi:10.7232/JKIIE.2026.52.1.027

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이예림 (인이지) 유보선 (인이지)

저널정보: 대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제52권 제1호

발행연도: 2026.2

수록면: 27 - 40 (14page)

DOI: 10.7232/JKIIE.2026.52.1.027

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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.

#Alternative Fuels #Cement Preheater #DNN(Deep Neural Network) #XAI(Explainable AI) #Predictive Control System

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