120.400 IP-ENG

Ökologische und ökonomische Prozessoptimierung in der Zementherstellung durch Machine Learning

Résumé

Ökologische und ökonomische Prozessoptimierung in der Zementherstellung durch Machine Learning

Textes supplémentaires

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

Participants

Wissenschaftliche Leitung

ZHAW - Zürcher Hochschule für Angew andte Wissenschaften

Wirtschaftspartner

Ciments Vigier SA

Kontaktperson

ZHAW - Zürcher Hochschule für Angew andte Wissenschaften

Détails du projet

Office de recherche: INNOSUISSE
Statut du projet: Abgeschlossen
Type de projet: Forschungsprojekt
Date de début: 2021-08-31
Date de fin: 2025-12-30
Coûts totaux approuvés: CHF 670298.00
Section: 70 Engineering
Domaine politique NABS: Industrielle Produktivität und Technologie

Disciplines de recherche

T130 Production technology 100.0%