Arhitecții industriali pot aborda nevoile învățării automate în optimizarea predictivă a calității în construirea de sisteme HVAC industriale eficiente din punct de vedere energetic pentru instalațiile de depozitare a substanțelor chimice prin încorporarea următoarelor elemente în design-ul lor: 1.
Monitorizare în timp real: arhitecții pot integra senzori și alte dispozitive IoT care colectați date în timp real pentru o serie de variabile, inclusiv temperatura, umiditatea și gradul de ocupare. Aceste date pot fi folosite pentru a antrena modele de învățare automată care pot prezice zonele clădirilor care necesită optimizare HVAC.
2. Design eficient din punct de vedere energetic: Arhitecții pot proiecta clădiri care optimizează consumul de energie și reduc deșeurile. Aceasta include utilizarea materialelor cu masă termică mare, proiectarea pentru ventilație naturală și încorporarea sistemelor pasive de răcire.
3. Întreținere predictivă: Arhitecții pot proiecta sisteme HVAC pentru a fi întreținute mai ușor prin analize predictive, care pot reduce timpul de nefuncționare și pot prelungi durata de viață a sistemului. Modelele de învățare automată pot fi folosite pentru a prezice când componentele HVAC vor necesita întreținere.
4. Luare a deciziilor bazată pe date: Arhitecții pot folosi modele de învățare automată pentru a optimiza operațiunile clădirii, cum ar fi programarea sistemelor HVAC să funcționeze numai atunci când este necesar, pe baza datelor istorice și a tendințelor de ocupare.
Încorporând învățarea automată în proiectele lor pentru sistemele HVAC industriale, arhitecții pot contribui la asigurarea operațiunilor eficiente din punct de vedere energetic, sigure și sigure pentru instalațiile de depozitare a substanțelor chimice.
Data publicării: