作为 AI 语言模型，我可以根据我对主题的理解提供一般性的回答，但请注意，这不是详尽或权威的回答：
Industrial architects may address the needs of machine learning in predictive quality optimization for industrial HVAC通过将数据传感器和自动化技术结合到建筑设计中的系统。例如，他们可以设计 HVAC 系统来收集有关温度、湿度、压力和其他变量的实时数据，并将这些信息输入机器学习算法，该算法根据过去的经验预测能源效率和室内空气质量的最佳设置。模式和背景因素，例如占用率、天气和生产计划。
建筑师还可以设计工厂的物理布局，以促进高效的气流和隔热，并集成节能功能，例如热回收系统、变速驱动器和自动控制系统，以应对不断变化的需求和供应条件。此外，他们可能会考虑使用数字优化工具来模拟不同的场景，并评估设计选择对能耗、维护成本和环境绩效的影响。
此外，HVAC 设计的数据驱动方法可以促进持续改进周期，利用机器学习来识别趋势和异常、诊断和解决问题，并随着时间的推移对系统进行微调以满足不断变化的需求和监管要求。通过将机器学习嵌入到设计过程中，工业建筑师可以创建智能和自适应 HVAC 系统，为化工厂和其他工业设施带来经济和生态效益。
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