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소병찬 (한양대학교) 권민준 (한국생산기술연구원) 김종원 (한양대학교) 소홍윤 (한양대학교) 김세원 (한국생산기술연구원)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2024년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
1,054 - 1,057 (4page)

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This study developed a deep learning regression model that predicts the excess air ratio of once-through boiler in real-time using the chemiluminescence signals of OH* radicals and fuel pressure data. By analyzing the multidimensional characteristics of complex combustion processes, this study presents a new approach to predicting excess air ratios. The proposed model showed prediction error rate of 3.8%. This method contribute to the optimization of combustion processes and the improvement of energy efficiency. Future research will aim to enhance prediction accuracy by introducing additional variables and implementing optimization techniques.
#Deep Neural Network(심층 신경망) #Optic Sensor(광학 센서) #Once through boiler(관류 보일러) #Fuel Pressure(연료압력)

목차

Abstract
1. 서론
2. 실험장치 및 데이터 수집
3. 딥러닝 학습 결과
4. 결론
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