Otapanje amonijačnih isparivača metodom potpune kondenzacije toplog gasa

Apstrakt

Potrošnja energije u sektoru zgradarstva predstavlja znaÄajan procenat ukupne primarne energije koja se u vecÌini zemalja troši zbog potrošnje sistema klimatizacije, grijanja i hlađenja. Smanjenje povezane potrošnje energije uz održavanje ugodnih uslova u zgradama konfliktni su ciljevi i predstavljaju tipiÄan problem optimizacije koji zahtjeva inteligentno projektovanje sistema. Takođe, potrebne su i preciznije i brže metode za otkrivanje i dijagnostiku kvarova tih sistema. Metode vještaÄke inteligencije i mašinskog uÄenja imaju veliki potencijal u tom pogledu, posebno sa razvojem informacionih tehnologija i senzorske opreme, omogucÌavajucÌi pristup velikim koliÄinama visokokvalitetnih podataka. Bez obzira na to, mašinsko uÄenje još nije potpuno prihvaćeno u industriji. U radu je dat prikaz nekih metoda mašinskog uÄenja koje se mogu koristiti u sistemima klimatizacije, grijanja i hlađenja, a te metode se klasifikuju na nadgledano, nenadgledano i podržano uÄenje. U nastavku je dat literaturni pregled metoda i modela zasnovanih na mašinskom uÄenju za poboljšanje optimizacije i kontrole u pomenutim sistemima, kao i mogućnosti primjene u oblasti otkrivanja i dijagnostike kvarova. Prikazane su prednosti i nedostaci metoda mašinskog uÄenja i date neke smjernice za dalji tok istraživanja u ovoj oblasti.