Recommandé par l'IIF / Document IIF
Usage de l’intelligence artificielle dans le domaine du froid.
Use of artificial intelligence in the refrigeration field.
Numéro : 2061
Auteurs : CITARELLA B., MAURO A. W., PELELLA F.
Résumé
Nowadays more than 5 billion of refrigeration and air-conditioning units are employed worldwide. Internet of Things technology is becoming widely used also in these applications. Operational data can be collected from units installed worldwide and used to train artificial intelligence (AI) tools and black box digital twins. These models can predict energy consumption or detect fault and inefficiencies, allowing a timely intervention on the unit before a total lack of cold occur. In this paper a state-of-the-art review regarding the implementation of AI in refrigeration sector is presented. Works are classified according to the following topics: machine learning tools for fault detection and diagnosis (FDD), black box digital twin to predict energy consumption and performances, AI application for demand defrost, optimization algorithms for complex system.
Documents disponibles
Format PDF
Pages : 8
Disponible
Prix public
20 €
Prix membre*
Gratuit
* meilleur tarif applicable selon le type d'adhésion (voir le détail des avantages des adhésions individuelles et collectives)
Détails
- Titre original : Use of artificial intelligence in the refrigeration field.
- Identifiant de la fiche : 30028931
- Langues : Anglais
- Sujet : Technologie
- Source : 6th IIR Conference on Thermophysical Properties and Transfer Processes of Refrigerants
- Date d'édition : 01/09/2021
- DOI : http://dx.doi.org/10.18462/iir.TPTPR.2021.2061
- Document disponible en consultation à la bibliothèque du siège de l'IIF uniquement.
Liens
Voir d'autres communications du même compte rendu (48)
Voir le compte rendu de la conférence
Indexation
-
Thèmes :
Efficacité energétique, économie d'énergie;
Froid industriel, commercial et domestique : généralités - Mots-clés : Synthèse; Optimisation; Intelligence artificielle; Prévision; Apprentissage automatique; Consommation d'énergie; Performance; Dégivrage; Réseau neuronal artificiel; COP; Froid; Conditionnement d'air; Panne; Régulation
-
Application of artificial intelligence to refri...
- Auteurs : CERDÁN CARTAGENA, PÉREZ GOMARIZ, LÓPEZ GÓMEZ A.
- Date : 04/2022
- Langues : Anglais
- Source : XI Congreso Ibérico y IX Congreso Iberoamericano de Ciencias y Técnicas del Frío, CYTEF 2022.
- Formats : PDF
Voir la fiche
-
Frost detection with neural networks: determini...
- Auteurs : KLINGEBIEL J., SALOMON P., VERING C., MÜLLER D.
- Date : 15/05/2023
- Langues : Anglais
- Source : 14th IEA Heat Pump Conference 2023, Chicago, Illinois.
- Formats : PDF
Voir la fiche
-
Development of deep learning artificial neural ...
- Auteurs : HOANG H. M., AKERMA M., MELLOULI N., LE MONTAGNER A., LEDUCQ D., DELAHAYE A.
- Date : 11/2021
- Langues : Anglais
- Source : International Journal of Refrigeration - Revue Internationale du Froid - vol. 131
- Formats : PDF
Voir la fiche
-
Parallel deep neural network for scalable coupl...
- Auteurs : CHEN S., LIU Z., CHEN K., ZHU X., JIN X., DU Z.
- Date : 21/08/2023
- Langues : Anglais
- Source : Proceedings of the 26th IIR International Congress of Refrigeration: Paris , France, August 21-25, 2023.
- Formats : PDF
Voir la fiche
-
Edge computing approach to indoor temperature p...
- Auteurs : KIM H.
- Date : 2021
- Langues : Anglais
- Formats : PDF
Voir la fiche