دانلود پاورپوینت بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در مهندسی شیمی و فرآیندهای شیمیایی

هوش مصنوعی در مهندسی شیمی

همگرایی فناوری‌های دیجیتال و علوم پایه، افق‌های تازه‌ای را پیش روی صنایع مادر گشوده است و در این میان، نقش‌آفرینی هوش مصنوعی در مهندسی شیمی به عنوان یک نقطه عطف تاریخی محسوب می‌شود. این فناوری نوین با عبور از روش‌های سنتی محاسباتی، ابزارهای قدرتمندی را برای بازتعریف نحوه طراحی، پایش و کنترل فرآیندها فراهم کرده است که می‌تواند چالش‌های دیرینه این صنعت را با رویکردی داده‌محور مرتفع سازد.

این پاورپوینت در 32 اسلاید تهیه شده و در ادامه نیز تصویر مربوط به اسلاید شماره 4 آن قرار داده شده است:

مهندسی شیمی به طور سنتی بر پایه اصول بنیادین ترمودینامیک، سینتیک واکنش‌ها و پدیده‌های انتقال استوار بوده است؛ علومی که اگرچه دقیق هستند، اما در مواجهه با پیچیدگی‌های عظیم واحدهای صنعتی و عدم قطعیت‌های موجود در شرایط عملیاتی واقعی، گاهی دچار محدودیت می‌شوند. با ورود به عصر انقلاب صنعتی چهارم و تحول دیجیتال، پالایشگاه‌ها و مجتمع‌های پتروشیمی به حجم عظیمی از داده‌های عملیاتی دسترسی پیدا کرده‌اند که توسط هزاران حسگر دما، فشار و دبی به صورت لحظه‌ای ثبت می‌شوند. این “کلان‌داده‌ها” حاوی الگوهای رفتاری پنهانی از فرآیند هستند که روش‌های آماری کلاسیک و مدل‌سازی‌های ریاضی مرسوم، توانایی استخراج و تحلیل کامل آن‌ها را ندارند. در اینجا، ضرورت استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته هوشمند آشکار می‌شود؛ ابزارهایی که می‌توانند این حجم انبوه داده‌های خام را به دانش عملیاتی ارزشمند تبدیل کرده و دیدگاهی عمیق‌تر نسبت به دینامیک‌های پیچیده و غیرخطی حاکم بر راکتورها و برج‌های تقطیر ارائه دهند.

در ادامه، تصویر مربوط به اسلاید شماره 31 این پاورپوینت قرار داده شده است:

یکی از جنبه‌های کلیدی و مقدماتی کاربرد این فناوری در فرآیندهای شیمیایی، توانایی آن در “یادگیری” رفتار سیستم بدون نیاز به فرمول‌بندی صریح تمام معادلات فیزیکی حاکم بر آن است. در بسیاری از واکنش‌های پیچیده کاتالیستی یا فرآیندهای پلیمریزاسیون، نوشتن معادلات دقیق سینتیکی که تمام متغیرها را پوشش دهد، عملاً غیرممکن یا بسیار زمان‌بر است. سیستم‌های هوشمند با بهره‌گیری از تکنیک‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی، می‌توانند به عنوان مدل‌های “جعبه سیاه” یا مدل‌های هیبریدی عمل کنند؛ به این معنی که با مشاهده ورودی‌ها و خروجی‌های گذشته سیستم، تابعی را تقریب می‌زنند که قادر است رفتار آینده فرآیند را با دقت بالایی پیش‌بینی کند. این قابلیت نه تنها سرعت شبیه‌سازی‌ها را از ساعت‌ها به میلی‌ثانیه کاهش می‌دهد، بلکه امکان کنترل پیش‌بینانه و بلادرنگ را فراهم می‌آورد که در آن سیستم کنترلی می‌تواند پیش از وقوع یک انحراف در کیفیت محصول یا ایمنی واحد، واکنش مناسب را نشان داده و فرآیند را در بهینه‌ترین نقطه عملیاتی نگه دارد.

فهرست مطالب

• بخش اول: مقدمه‌ای بر همگرایی هوش مصنوعی و مهندسی شیمی
• بخش دوم: مدلسازی و شبیه‌سازی پیشرفته فرآیندها
• بخش سوم: بهینه‌سازی، کنترل و مدیریت انرژی
• بخش چهارم: ایمنی فرآیند، پایش وضعیت و نگهداری پیشگیرانه
• بخش پنجم: کشف مواد جدید و مهندسی مولکولی
• بخش ششم: چالش‌ها، محدودیت‌ها و چشم‌انداز آینده