현재까지 폐기물 에너지 플랜트와의 작업에서 Hitachizosen은 연소 상태 예측 시스템이라는 AI 모델을 먹튀 폴리스했습니다 이 모델은 여러 센서의 동작을 기반으로 다음 몇 분 안에 연소 악화 가능성을 예측하고 이러한 악화를 방지하기 위해 추가 제어를 수행하도록 설계되었습니다 이번 프로젝트에서는 예측 정확도를 높이기 위해 두 개의 AI 모델을 더 추가했습니다 폐기물 층 차압 안정화 모델이라고 불리는 첫 번째 모델은 격자 위의 폐기물 양이 비정상이 될 때 폐기물 공급 제어를 수정합니다 두 번째는 동적 상태 예측(Dynamic State Prediction) 모델로 지난 수십분 동안의 연소 영상을 기반으로 5분 후의 연소 영상을 예측하는 모델입니다
3가지 모델을 통합한 AI 모델로 장기간 검증 테스트한 결과, AI 모델보다 더 좋은 연소 상태를 유지할 수 있는 것으로 나타났습니다 또한, 자동연소제어장치(ACC)만을 사용한 대조군에 비해 기존의 연소 악화 시간은 58% 단축되었으며, 수동 개입 횟수도 최대 86% 감소했습니다

히타치조센은 교토 남부 클린 센터와 협력하여 다중 회귀 분석을 활용한 과열기 출구 증기 온도 제어 방법을 먹튀 폴리스하여 에너지 플랜트에 대한 폐기물의 안정적인 운영을 개선했습니다
이 프로젝트에서는 소각 가스와 사료 폐기물의 발열량 변동으로 인한 증기 변동 사이의 관계에 초점을 맞춰 경과 시간, 작동 및 외부 교란과 같은 영향 요인을 고려한 데이터 기반 예측 모델 공식을 구축하고 이를 용기 출구의 증기 온도 제어에 적용했습니다 그 결과, 다중회귀분석법에 2분 후 예측값을 이용한 피드포워드 제어를 함으로써 연소상태 및 터빈 발전량의 안정성과 함께 고온, 고압에 대응하는 과열기 출구 증기온도의 제어성이 향상되는 것으로 나타났다 또한 세 번째 과열관의 부식을 줄이고 얇아지는 효과도 있었습니다
이것은 폐기물 소각 발전소의 안정화로 이어질 것이며, 용광로의 지속적이고 안정적인 작동은 장비 손상 및 노후화를 방지하여 발전소의 수명을 연장하는 데 도움이 될 것입니다 또한, AI와 ICT를 활용한 자동화된 운영은 사람의 개입을 줄이고 수동 DCS 운영을 최소화하는 데에도 기여할 것입니다

환경 부하와 인간 치료 비용을 줄이기 위한 먹튀 폴리스 개발을 위한 노력
폐기물, Hitachizosen은 하수 배출 시스템의 사전 탈수를 위한 아질산염 산화/탈질 처리 먹튀 폴리스을 개발했습니다 본 논문은 그 효과를 입증한 실증 테스트 결과를 보고합니다
실증 테스트 결과 질산화조의 암모니아 농도를 조절하면 아질산염 산화율을 약 80% 이상으로 유지할 수 있는 것으로 나타났습니다 또한, 분뇨 처리 시설에서 테스트 장비로 투입되는 실제 액체량(20~45m³/day) 질소 입력 부하를 3단계로 변경하고 각 부하에서의 작동 상태를 평가합니다 고부하 시, 질소 입력 부하 021kg-N/kg-SS/일로 작동 시^-1(평균) 표준부하 및 저부하시와 마찬가지로 하수방류수 기준치 이하인 T-N 150mg/L 이하의 처리수질로 안정적인 운전이 지속됨
8개월 간의 실증 테스트 동안 얻은 데이터는 일본 환경 위생 센터에서 검증되었습니다 그 후 Hitachizosen은 2022년 10월에 성능 조사 보고서를 받았습니다

강철 교량 건설에서는 수많은 고강도 볼트를 사용하여 부재를 결합합니다 마찰체결 관리에 일반적으로 사용되는 먹튀 폴리스은 최종체결 전 검사자가 볼트에 표시를 한 상태에서 육안판단하는 방법이다 본 프로젝트에서는 대량으로 사용되는 고강도 볼트의 검사 누락을 줄이기 위해 혼합 현실 기기와 태블릿 단말기로 촬영한 이미지를 활용한 고강도 볼트 조임 상태 판별 시스템을 개발했습니다
시스템은 YOLO 물체 감지 먹튀 폴리스을 사용하여 고강도 볼트를 감지하고 심층 측정 학습을 사용하여 정상 조건과의 편차 정도를 결정합니다 캡처된 이미지는 Laplacian 필터를 거쳐 흐림 정도를 계산합니다 심하게 흐릿한 이미지는 판정 대상에서 제외되므로 촬영 시 카메라가 흔들려도 시스템이 오작동하지 않고 계속해서 검사할 수 있습니다 실제로 건립된 거더를 대상으로 실시한 작동 테스트 결과, 시스템이 높은 정확도로 조임 조건을 체결할 수 있음을 확인했습니다

Hitachizosen Corporation과 NICHIZO TECH INC는 다중 튜브 열 교환기의 튜브-튜브 시트 용접을 위한 위상 배열 초음파 테스트 시스템을 개발하여 실제 검사에 적용했습니다 이 시스템은 딥 러닝 AI 먹튀 폴리스을 사용하여 튜브-튜브 시트 용접에서 발생하는 유해한 결함을 정확하게 감지합니다 현재까지 50,000개 이상의 튜브와 튜브시트 용접부에 대해 실시된 검사를 통해 사용자는 이 검사 방법의 유용성을 인정받았습니다 시스템은 영상 데이터를 이용해 결함 유무를 판별하는데, 이 기능은 영상에서 검사 범위를 추출하지 못하고, 결함이 아닌 과도한 반사 에코를 검출하는 문제가 있었다 이에 검사 범위 추출 방식을 개선하고 AI 신먹튀 폴리스을 활용해 이러한 문제를 해결했다 이로 인해 이전보다 고정밀도 검사가 가능해졌으며 다양한 다관 열교환기에 검사 서비스를 적용할 수 있게 되었습니다

대형 강철 구조물을 제조하려면 용접 공정의 효율성을 높이는 것이 필수적입니다 첫 번째 층부터 마지막 ​​층까지 홈 각도가 거의 0°에 가까운 초협간극 서브머지드 아크 용접은 단일 패스로 용접 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 공정입니다 그러나 초협폭 용접은 기존의 협간격 용접에 비해 융착부족, 슬래그 혼입 등의 용접결함을 유발하는 경향이 있어 실제 적용에서는 거의 볼 수 없다 그래서 히타치조센은 이러한 용접 결함을 일으키지 않는 초협폭 용접 먹튀 폴리스을 개발하기로 결정했습니다
디지털 용접 전원을 이용하여 용접 불량을 방지할 수 있는 용접 조건의 범위를 먼저 파악한 후, 다중 회귀 분석 및 최적화 방법을 이용하여 용접 조건을 자동 선택하는 공정 내 프로그램을 개발했습니다 마지막으로 우리가 개발한 먹튀 폴리스을 2¹/₄Cr-1Mo 강철은 일반적으로 압력 용기에 사용되는 재료입니다 결과는 초협폭 서브머지드 아크 용접의 실제 적용에 충분한 용접 품질을 입증했습니다

신에너지산업먹튀 폴리스개발기구(NEDO)가 의뢰한 실증 프로젝트의 일환으로 Hitachizosen은 기타큐슈에 3MW 바지선형 해상 부유식 풍력 터빈(FOWT)을 설치하고 2019년부터 실증 작업을 진행해 왔습니다 이 실증 작업 중에 동적 케이블이 해양 성장으로 인해 가라앉아 해저에 착륙했습니다
본 문서에서는 부표 추가를 통한 다이나믹 케이블 복원 작업, 다이나믹 케이블의 해양 성장 조사 결과 및 유지 관리 먹튀 폴리스 시연에 대해 설명합니다 해양에서 입증된 성장량에 대한 조사에서 해양성장의 두께와 수심, 무게와 수심의 추이에 대한 데이터를 정리하였고, 해양생장량과 수심 사이의 현저한 관계를 발견하였다 또한 유지보수 목적으로 다이나믹 케이블의 깊이를 모니터링하고 비교적 저렴한 장비로 원격 모니터링이 가능하도록 노력했습니다 나아가 원격조종차량(ROV)을 활용하여 해양생물 제거 작업을 진행하여 향후 실용성을 검증하였습니다