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J-GLOBAL ID:202202259607464716   整理番号:22A0472278

決定木ベースアルゴリズムとのタンデムにおけるレーザ誘起プラズマの発光分光法を用いた耐火物残渣分類戦略【JST・京大機械翻訳】

Refractory residues classification strategy using emission spectroscopy of laser-induced plasmas in tandem with a decision tree-based algorithm
著者 (3件):
資料名:
巻: 1191  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: A0394A  ISSN: 0003-2670  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)
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耐火スクラップのリサイクルは10年以上前に鍛造され始めた。その後,実質的に全ての耐火スクラップは,いかなる応用もなしに埋立地で処分された。これらの過去数年にわたって,循環経済の増大する興味と利得の安定した運動量,廃棄物と資源管理に関する緊急のフレーミングは,それらの生産的循環の概念を促進する,不応性ユーザと生産者のスペクトルを横断して「ゼロ廃棄物」文化に対する推進力であった。この方法で,循環経済は,再利用,リサイクル,および再製造に制限されないが,再利用,リサイクル,および再製造のような戦略に従って,二次原料供給の新時代に入るために,耐火物産業の異なる本質的価値チェーンにおいて,柱の役割を担っている。どの場合も,持続可能なプロセスを開始する前に,廃棄物を理解し,それらを分類する必要がある。この状況において,本研究は,定性的分析性能のためのレーザ誘起破壊分光法(LIBS)とディシジョンツリーアルゴリズムの組み合わせに基づく難治性残留物分類戦略に焦点を当てた。このタンデムアプローチにより,最大10の異なる耐火基までの豊富な残基の分類が可能になった。元のLIBS発光強度と強度比を選択することにより,様々な耐火廃棄物の最も関連する構成元素(Al,Mg,C-,その関連種CN-,SiとZr)を含む強度比を選択し,入力をいかに分類するかを決定する多重ノードを持つ決定木を設計し,訓練した。”ブラインド”耐火物残渣のLIBS発光スペクトルから行われたカテゴリー化は,この教師つき機械学習アルゴリズムと組み合わせたLIBSデータが,75%までの分類精度で,良好な耐火スクラップ分類性能を提供することを示した。しかしながら,分類ミス分類残基に関するアルゴリズムの正当化された決定は,決定木のスコアが,得られたものよりはるかに優れていることがわかった。結果は,耐火廃棄物管理産業,または両方において,耐火物の主要エンドユーザとして,鉄と鉄鋼業で直接,その工業実施のために設計された戦略を支持した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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JSTが定めた文献の分類名称とコードです
有機化合物の物理分析  ,  質量分析 

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