Data-driven fault diagnosis for chemical processes using transfer entropy and graphical lasso

저자

Hodong Lee, Chang-Soo Kim, Sanha Lim, 이종민 (Jong Min Lee)

연구주제

Fault Detection and Control Systems · Risk and Safety Analysis

NTIS 과학기술표준분류

가장 가까운 분류(기계 > 자동차/철도차량 > 차체/경량화기술)가 화학·화공 범위 밖이다. 배정 근거: AI 키워드가 잡은 NTIS 과제의 분류.

AI 연구 키워드·방법

chemical process monitoring 공정 고장 진단 근본 원인 분석

그래피컬 라쏘 transfer entropy

키워드 (OpenAlex)

fault diagnosis transfer entropy graphical lasso chemical process monitoring root cause analysis computational complexity reduction selective catalytic reduction Tennessee Eastman process

초록

이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)

NTIS 성과DB(2020–24)에서 DOI 매칭 없음