Procédure de contrôle de l’énergie en uptime utilisant l’apprentissage automatique
À une époque où la sensibilisation à l’utilisation de l’énergie est de plus en plus répandue en raison de son importance dans le réchauffement climatique, tous les secteurs de la société s’efforcent de participer à la recherche de nouvelles façons de réduire la consommation d’énergie. Le secteur industriel au Canada consomme près d’un tiers de l’énergie totale. Un défi pour les organisations industrielles est de définir des actions d’amélioration qui réduiront significativement la consommation d’énergie de leurs installations de production, ce qui entraînera des économies d’énergie significatives, tout en maintenant un niveau de production adéquat pour leurs clients. Cependant, dans les procédés industriels, il existe des dynamiques complexes entre l’énergie et un grand nombre de variables de procédé qui influencent la consommation d’énergie. Les avancées récentes en apprentissage automatique, combinées à la vaste disponibilité des données de procédé, font des industries de procédé des candidates idéales pour l’optimisation de la performance énergétique. À CONTINUER
Voir la description complète du projetFrançois Bouffard
Services de performance énergétique (EPS) Inc
Génie
Services professionnels, scientifiques et techniques
Université McGill
Accélération