A Multi-Plant Machine Learning Framework for Emission Prediction, Forecasting, and Control in Cement Manufacturing

Diese Studie entwickelt ein maschinelles Lernframework zur Vorhersage, Prognose und Kontrolle von NOx-Emissionen in der Zementherstellung, einem Hauptverursacher industrieller Luftverschmutzung. Das Framework nutzt Betriebsdaten aus mehreren Werken, verbessert die Vorhersagegenauigkeit erheblich und ermöglicht proaktive betriebliche Anpassungen zur Emissionsminderung.