論文の概要: Identifying Best Practice Melting Patterns in Induction Furnaces: A Data-Driven Approach Using Time Series KMeans Clustering and Multi-Criteria Decision Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04751v1
• Date: Tue, 9 Jan 2024 14:00:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-11 16:20:53.901630
• Title: Identifying Best Practice Melting Patterns in Induction Furnaces: A Data-Driven Approach Using Time Series KMeans Clustering and Multi-Criteria Decision Making
• Title（参考訳）: 誘導炉におけるベストプラクティス融解パターンの同定:時系列KMeansクラスタリングとマルチクリトリア決定を用いたデータ駆動アプローチ
• Authors: Daniel Anthony Howard, Bo N{\o}rregaard J{\o}rgensen and Zheng Ma
• Abstract要約: 本稿では, 誘導炉における最適融解パターンを特定するためのデータ駆動手法を提案する。 エルボー法を用いて12個のクラスターを同定し, 融解パターンの範囲について検討した。 この研究は、クラスタを最高のパフォーマンスで識別することに成功しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6783315930924723
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Improving energy efficiency in industrial production processes is crucial for competitiveness, and compliance with climate policies. This paper introduces a data-driven approach to identify optimal melting patterns in induction furnaces. Through time-series K-means clustering the melting patterns could be classified into distinct clusters based on temperature profiles. Using the elbow method, 12 clusters were identified, representing the range of melting patterns. Performance parameters such as melting time, energy-specific performance, and carbon cost were established for each cluster, indicating furnace efficiency and environmental impact. Multiple criteria decision-making methods including Simple Additive Weighting, Multiplicative Exponential Weighting, Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution, modified TOPSIS, and VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje were utilized to determine the best-practice cluster. The study successfully identified the cluster with the best performance. Implementing the best practice operation resulted in an 8.6 % reduction in electricity costs, highlighting the potential energy savings in the foundry.
• Abstract（参考訳）: 産業生産プロセスにおけるエネルギー効率の向上は、競争力と気候政策の遵守に不可欠である。 本稿では,誘導炉の最適融解パターンを特定するためのデータ駆動手法を提案する。 時間系列K平均のクラスタリングにより、融解パターンは温度プロファイルに基づいて異なるクラスタに分類できる。 肘法を用いて12個のクラスターを同定し,融解範囲を明らかにした。 各クラスタに融解時間, エネルギー特性, 炭素コストなどの性能パラメータが確立され, 炉の効率と環境への影響が示唆された。 簡便な加法重み付け,乗法指数重み付け,理想解との類似性による選好の順序付け,修正トポロジー,およびvlsekriterijumska optimizacija i kompromisno resenjeを含む複数の基準決定法を用いて最適な実践クラスタを決定する。 この研究は、クラスタを最高のパフォーマンスで識別することに成功した。 ベストプラクティスの実施により、電気コストは8.6%削減され、鋳造所の潜在的な省エネが強調された。

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