120.400 IP-ENG

Ökologische und ökonomische Prozessoptimierung in der Zementherstellung durch Machine Learning

Zusammenfassung

Ökologische und ökonomische Prozessoptimierung in der Zementherstellung durch Machine Learning

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Abstract

In diesem Industrie 4.0 Projekt wird durch Machine Learning und verbesserter Prozessanalytik der Brennprozess in einem Zementwerk stabilisiert, die CO2, NH3 und NOx-Emissionen signifikant gesenkt, die Klinkerqualität verbessert sowie der Verbrauch von thermischer und elektrischer Energie reduziert.

Schlüsselwörter

Beteiligte

Wissenschaftliche Leitung

ZHAW - Zürcher Hochschule für Angew andte Wissenschaften

Wirtschaftspartner

Ciments Vigier SA

Kontaktperson

ZHAW - Zürcher Hochschule für Angew andte Wissenschaften

Projektdetails

Forschungsstelle: INNOSUISSE
Projektstatus: Abgeschlossen
Projekttyp: Forschungsprojekt
Startdatum: 2021-08-31
Enddatum: 2025-12-30
Bewilligte Gesamtkosten: CHF 670298.00
Sektion: 70 Engineering
NABS Politikbereich: Industrielle Produktivität und Technologie

Forschungsdisziplinen

T130 Production technology 100.0%