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J-GLOBAL ID：201702254140708146   整理番号：17A0411390

サブマージドアーク炉におけるシリコン生産の消費電力を評価するための人工神経回路網モデル化【Powered by NICT】

Artificial neural network modeling for evaluating the power consumption of silicon production in submerged arc furnaces

著者 (17件)： Chen Zhengjie (State Key Laboratory of Complex Nonferrous Metal Resources Cleaning Utilization in Yunnan Province/The National Engineering Laboratory for Vacuum Metallurgy, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China) ,  Chen Zhengjie (Faculty of Metallurgical and Energy Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China) ,  Chen Zhengjie (Key Laboratory of Non-Ferrous Metals Vacuum Metallurgy of Yunnan Province/Engineering Research Center for Silicon Metallurgy and Silicon Materials of Yunnan Provincial Universities, Kunming 650093, China) ,  Ma Wenhui (State Key Laboratory of Complex Nonferrous Metal Resources Cleaning Utilization in Yunnan Province/The National Engineering Laboratory for Vacuum Metallurgy, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China) ,  Ma Wenhui (Faculty of Metallurgical and Energy Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China) ,  Ma Wenhui (Key Laboratory of Non-Ferrous Metals Vacuum Metallurgy of Yunnan Province/Engineering Research Center for Silicon Metallurgy and Silicon Materials of Yunnan Provincial Universities, Kunming 650093, China) ,  Wei Kuixian (State Key Laboratory of Complex Nonferrous Metal Resources Cleaning Utilization in Yunnan Province/The National Engineering Laboratory for Vacuum Metallurgy, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China) ,  Wei Kuixian (Faculty of Metallurgical and Energy Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China) ,  Wei Kuixian (Key Laboratory of Non-Ferrous Metals Vacuum Metallurgy of Yunnan Province/Engineering Research Center for Silicon Metallurgy and Silicon Materials of Yunnan Provincial Universities, Kunming 650093, China) ,  Wu Jijun (State Key Laboratory of Complex Nonferrous Metal Resources Cleaning Utilization in Yunnan Province/The National Engineering Laboratory for Vacuum Metallurgy, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China) ,  Wu Jijun (Faculty of Metallurgical and Energy Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China) ,  Li Shaoyuan (State Key Laboratory of Complex Nonferrous Metal Resources Cleaning Utilization in Yunnan Province/The National Engineering Laboratory for Vacuum Metallurgy, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China) ,  Li Shaoyuan (Key Laboratory of Non-Ferrous Metals Vacuum Metallurgy of Yunnan Province/Engineering Research Center for Silicon Metallurgy and Silicon Materials of Yunnan Provincial Universities, Kunming 650093, China) ,  Xie Keqiang (State Key Laboratory of Complex Nonferrous Metal Resources Cleaning Utilization in Yunnan Province/The National Engineering Laboratory for Vacuum Metallurgy, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China) ,  Xie Keqiang (Faculty of Metallurgical and Energy Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China) ,  Lv Guoqiang (State Key Laboratory of Complex Nonferrous Metal Resources Cleaning Utilization in Yunnan Province/The National Engineering Laboratory for Vacuum Metallurgy, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China) ,  Lv Guoqiang (Faculty of Metallurgical and Energy Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China)
資料名： Applied Thermal Engineering  (Applied Thermal Engineering)
巻： 112  ページ： 226-236  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0667B  ISSN： 1359-4311  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 金属酸化物および比出力消費の異なる量の間のPearson相関係数は工業用シリコン製造プロセスによって消費されるパワーに及ぼす金属酸化物含有量の影響を決定するために用いた。結果は,電力消費に及ぼす酸化物含有量の影響は,CaO>Fe_2O_3>Al_2O_3に陥ることを示した。原料の主要な酸化物(CaO,Fe_2O_3,Al_2O_3)と残りの微量酸化物質(MgO,K_2O,TiO_2,Cr_2O_3,およびNiO)間の相互作用効果も等高線図により分析した;の結果は,支配的な金属酸化物は微量酸化物のどれよりも消費電力のはるかに重要な役割を果たすことを示した。電荷原料の酸化物含有量はサブマージアーク炉(SAF)の特異的電力消費と電気エネルギーコストに決定的に影響する,も考慮に含めた適切に減少させることができる。ANN(人工ニューラルネットワーク)モデル化は典型的なSAFにおけるシリコン製造の電力消費を評価するために用いた。ニューラルネットワークの値R~2=0.80は,比出力消費の変化の80%は,提案したモデルを介して説明できることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 酸化物 ,  *ニューラルネットワーク ,  *アーク炉 ,  *モデリング ,  生産工程 ,  *ケイ素 ,  等高線 ,  金属酸化物 ,  電力消費 ,  *消費電力 ,  電荷
準シソーラス用語： 電気エネルギー ,  Pearson相関係数 ,  比出力 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 動力消費 ,  サブマージドアーク炉 ,  シリコン ,  Pearson相関係数 ,  輪郭図 ,  人工ニューラルネットワーク

分類 (3件)： 火花点火機関  (PB02020C) ,  圧縮点火機関  (PB02030N) ,  熱交換器,冷却器  (PA03020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： シリコン ,  消費電力 ,  評価 ,  人工 ,  神経回路網モデル