3D convolutional selective autoencoder for instability detection in combustion systems

highlights•A novel semi-supervised deep learning architecture for early detection of combustion instability.•Capturing transition from a stable to an unstable regime using spatiotemporal data (snippets of flame videos).•Demonstration of excellent generalization capability for different operating con...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Energy and AI Jg. 4; S. 100067
Hauptverfasser: Gangopadhyay, Tryambak, Ramanan, Vikram, Akintayo, Adedotun, K Boor, Paige, Sarkar, Soumalya, Chakravarthy, Satyanarayanan R, Sarkar, Soumik
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Elsevier Ltd 01.06.2021
Elsevier
Schlagworte:
ISSN:2666-5468, 2666-5468
Online-Zugang:Volltext
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