Real-time prediction of free lime in cement clinker using support vector machine algorithm

Free lime content is an important quality parameter in the production of clinker, targeted between 0.5% to 1.5%. Existing studies have tried to predict absolute free lime content, using soft sensors data, with limited success due to the complexity of the clinker burning process. Subject matter exper...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2023 4th International Conference on Big Data Analytics and Practices (IBDAP) s. 1 - 4
Hlavní autoři:	Kannan, Rathimala, Ghanim, Ahmad Hanif, Ramakrishnan, Kannan, More, Satesh
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 25.08.2023
Témata:	Analytical models Cement industry Classification algorithms Clinker quality Data models Machine learning Predictive models Production Sensitivity Soft sensors Support vector machine Support vector machines
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!