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J-GLOBAL ID：202202233919731828   整理番号：22A0569099

再生エネルギー駆動脱塩システムにおける人工知能の適用:批判的レビュー【JST・京大機械翻訳】

Artificial intelligence application in a renewable energy-driven desalination system: A critical review

著者 (6件)： He Qian (School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Zheng Hongfei (School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Ma Xinglong (School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Wang Lu (School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Kong Hui (School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Zhu Ziye (School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China)
資料名： Energy and AI  (Energy and AI)
巻： 7  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W6432A  ISSN： 2666-5468  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人工知能,新興技術,は工学科学技術の分野で広く存在する。その高い効率と精度のため,人工知能は水処理と海水淡水化の最適制御にますます使用されている。一般に,脱塩システムの設計は4つのプロセスを含む:サイト選択,エネルギー予測,脱塩技術選択および系統的パラメータ最適化。大規模に,これらの選択は研究者と専門家の経験と関連基準に依存する。しかし,科学的および技術的進歩と成長期待に直面して,単純な経験と数学モデルによってそのような複雑な非線形問題を解決することは不可能であるが,人工知能は良好である。本論文では,再生可能エネルギーによる海水淡水化の分野における人工知能の応用を総合的に分析し要約した。脱塩における人工知能応用は主に4つの側面に分割される:エキスパート意思決定,最適化,予測およびシーケンスによる制御。脱塩システムの設計で採用された人工知能の特徴は,効率の最大とコストの最小値を実現するだけでなく,人的資源を放出することである。淡水化の4つのプロセスを分析した後に,人工ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムは,多目的非線形問題を扱う際に,他のアルゴリズムより広く,成熟した。本論文は,脱塩設計の4つのプロセスを通して,意思決定,最適化,予測および制御における人工知能技術の応用を概観した。最後に,海水淡水化の分野における人工知能の応用と将来の開発展望を要約した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  意思決定 ,  *エネルギー ,  人的資源 ,  数学モデル ,  ニューラルネットワーク ,  水処理 ,  *レビュー ,  *人工知能 ,  敷地選定 ,  淡水化 ,  非線形問題 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： パラメータ最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 人工知能 ,  脱塩 ,  再生可能エネルギー ,  アルゴリズム

分類 (2件)： 用水の物理的処理  (SC02030T) ,  自然エネルギー一般  (LB03010U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 再生エネルギー ,  脱塩 ,  人工知能 ,  レビュー