Développement de modèles d’apprentissage automatique pour hauts fourneaux
Le fer et l’acier sont la colonne vertébrale des principaux secteurs industriels, comme l’automobile, le bâtiment et la construction, la fabrication de machines lourdes, etc., et la fabrication du fer par hauts fourneaux (BF) est la principale voie de production du fer à travers le monde. L’objectif de ce projet est de développer de nouveaux modèles pour les hauts fourneaux afin d’améliorer leur productivité de façon durable, sans autres risques liés à la pollution. Des données industrielles ont été recueillies auprès de différentes aciéries. Ce projet se concentre sur l’utilisation de techniques de réseaux neuronaux artificiels et de machines à vecteurs de support pour développer un modèle novateur en gardant ces données comme référence de soutien. Le modèle sera unique puisqu’il prendra en compte l’effet de presque toutes les variables de procédé dans la fabrication du fer BF et indiquera les valeurs optimales des variables afin d’atteindre efficacement la productivité maximale du BF. L’amélioration de la productivité durable aura un impact positif sur les grands secteurs industriels mentionnés ci-dessus et, par conséquent, le résultat de ce projet peut jouer un rôle clé dans l’Industrie 4.0.
Voir la description complète du projetKinnor Chattopadhyay
Institut indien des sciences et technologies de l’ingénierie, Shibpur
Génie
Fabrication avancée; Technologie; Durabilité et environnement
Université de Toronto
Bourse de recherche Globalink