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大数据分析+人工智能风头正劲,传统水处理行业如何创新突围?

发布日期:2018-05-10
       人工智能如何应用于水行业的传统部门?目前,在预测的投影数据分析的基础上,基于投影的数据分析,基于“知识分子”的预测水平(低于水平)。该平台可用于工业水和废水处理软件的开发,以及利用生产和处理废水的设备实时预测和监测,以便于系统和红色的效率和有效性。为了提高系统效率和降低特定费用的成本,对特定费用进行成本核算。
        产业化,创造心理系统平台
        目前,经过多年的发展,已经手动改造的水处理系统已经部分自动化。然而,这仍然取决于数据和具体的工作方法如何被分析。这导致了不同制造商之间的差异,这导致事实上,设备的有效运行的差异,不能不令人满意。”专家在中国膜工业专家开玩笑说。
        工业专家Vnukov说,由于人工非工作制度的结果,水处理设备的使用寿命已经减少,这导致生产成本的增加,环境成本的增加。此外,使用传统的人工方法也会导致数据记录、分析数据等方面的滞后。
        对此,与北京化工集团研究小组合作,特别是与水资源领域的技术研究合作,与实验室合作生产水资源,与技术研究I合作。在水资源领域,结合分析仪器、数据分析和算法,解决了工艺过程中存在的问题,提高了设备的生产率。
       江苏凯纳水处理技术有限公司首席执行官刘继峰报道,在第一次接触水处理行业中,看到企业在实践中在设备运行中缺乏经验,通过操作技术支持、维护工作,以及缺乏EXP先行改水不改变这种解决方案的智能化现状,公司将采用新型水处理技术与人工智能相结合,研发出一套通用的工艺流程分析模型和预测平台。
       实时使用的软件可以集成到实时传感器数据中,预测水处理设备的潜在故障,诊断不合逻辑的应用,从而可以实现利用人工智能算法获得的自动预测。以及关系、初步迹象、操作和操纵之间的关系。
       诊断预测可以超过90%
       使用机械模型处理大数据,并帮助企业通过降低成本来降低成本,可以显著提高效率和满足水质要求。
      在原理应用方面,北京化学工业大学副教授凌成博士报告平台将水处理各种传感器采集到的百万级数据实时和历史数据的基础上进行工艺建模,使用人工神经网络。网络、机器学习、现实建模技术的识别和算法、各种设备和系统场景的R&D算法数据模型。
       “目前,在一个基于云系统的平台上,可以说它是一个非常精确的维护工具。目前,由于用户可以随时连接到蜂窝和Web站点,因此可以实时、实时地进行在线诊断、事故预测、操作优化、生产管理等的预测,然后下载相关数据。几秒钟后,软件自动检测出问题的根源,并给出预测分析,用于指导实际操作。
       在实验阶段,诊断中的“知识分子”的诊断可以超过90%。作为水资源领域的第一个专门决策系统,它作为水管理领域发展的基础,是该行业的一个典型性质和典型价值。虽然在2025个战略目标实现,创造战略目标,创造生态系统的条件与信息技术的创造和创新的方法。
       记者认为智能表智能控制、智能控制和智能设备三个方面包括虚拟三维裁剪、水处理、反渗透智能诊断系统、故障诊断、系统优化系统启动、智能维护预测等。系统、智能移动终端、应用的不同组合,使KAINA公司成功跨境转型,以解决AI下一代的应用,主要是在水处理,水处理设备领域。
       与传统软件公司不同的是,作为建筑师、技术专家、科学家和数据操作团队成员之一,KaiNa公司在软件建模领域建立了基于预测的水处理产业发展,解决了病态问题。信息化产品,并包括舒居华的新的商业模式,终端客户可以量化应用价值。
       “我们的最终目标是创建一个数字处理解决方案中心,结合人工智能技术和水资源的商业经验,帮助企业完成数字化改造,包括技术、设备和规模。”刘著说。
       确保资源、合作和服务与跨界设备、交易、系统间和技术间互联的使用有关,以确保水资源的最佳利用、合作和扩大服务,其中凯恩尔公司充分发挥自身优势,在水资源领域软件开发的先进技术互联网平台,以及在垂直领域的软件开发领域。
        

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