文献

J-GLOBAL ID：201802256803004969   整理番号：18A0447191

保全を最適化するための石油貯蔵産業の実現のための人工知能ベースのモデル【Powered by NICT】

An artificial intelligence based model for implementation in the petroleum storage industry to optimize maintenance

著者 (3件)： Mushiri T. (Department of Mechanical Engineering, University of Johannesburg, Johannesburg, South Africa) ,  Hungwe R. (Department of Mechanical Engineering, University of Zimbabwe, Harare, Zimbabwe) ,  Mbohwa C. (Department of Mechanical Engineering, University of Johannesburg, Johannesburg, South Africa)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IEEM  ページ： 1485-1489  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： X社における反応性維持と予防保全の支配的な使用による散発性装置故障と不測の停止状態は維持管理システムの増強を必要とする。本論文では,現在用いられている従来の保全戦略を最適化するための人工知能ベースのモデルを提示した。燃料貯蔵における臨界装置はNowlanとヒープリスク分析マトリックス法により同定した。同定された重要な装置は,ポンプ,貯蔵タンク,弁と待機電力供給系であった。石川図とFMECA分析は,予防保全戦略を最適化し,各臨界装置のための知的保守モデルを開発するのに使用した。AI維持モデルの焦点は,ポンプにあり,ポンプは最も重要な機器であることを確認した。エキスパートシステムを開発し,試験し,ポンプについて実行した。開発したポンプ診断応用はJess,演算子からの入力を受け入れることをルールベースシステムを用いたプログラムされた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： エキスパートシステム ,  リスク分析 ,  予防保全 ,  ヒープ ,  有限要素法 ,  臨界 ,  貯槽 ,  *保全 ,  石川県 ,  *最適化 ,  *人工知能 ,  *モデル
準シソーラス用語： ルールベースシステム ,  FMECA ,  燃料貯蔵 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 設備管理  (KB02020X) ,  自動車保守・整備  (QG09000T)

タイトルに関連する用語 (7件)： 保全 ,  最適化 ,  石油 ,  貯蔵 ,  産業 ,  人工知能 ,  モデル