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4 월 1 일 화요일
12 : 00 - 1:00 pm
ERB 106
원격 참여 :문의하십시오office@ep.wisc.edu줌 링크의 경우
제목: 적용된 AI/ML을 통한 원자력 발전소의 경제 운영 및 유지 보수 강화
초록 :원자력 발전소는 미국 함대에있는 많은 식물의 조기 폐쇄로 이어진 도전적인 경제 현실에 계속 직면하고 있습니다. 깨끗하고 신뢰할 수있는 원자력에 대한 최근의 관심 (주로 기술 산업의 에너지 수요 증가 및 탄소 중립 약정에 의해 주도되는)은 폐쇄 된 공장을 재교육하고 새로운 공장을 건설 할 수있는 기회를 제공하여 미국 핵 발자국을 확대합니다.
인공 지능 (AI) 및 머신 러닝 (ML). 예측 유지 보수 프로그램은 AI/ML 알고리즘을 활용하여 장비 건강을 지속적으로 모니터링하고 이상을 감지하며 중요한 구성 요소의 남아있는 유용한 수명 (RUL)을 예측할 수 있습니다.
스피커 :Knoxville 테네시 대학교 제이미 코블
Bio : DR. Jamie Baalis Coble는 테네시-녹스빌 대학의 원자력 공학 부서의 교수, 남부 회사 교수 및 부서장입니다. Coble 박사의 전문 지식은 주로 장비 조건 평가, 프로세스 및 시스템 모니터링, 이상 탐지 및 진단, 실패 예후 및 통합 의사 결정을위한 데이터 분석, 기계 학습 및 인공 지능 접근 방식에 있습니다.
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