Lean Six Sigma e apprendimento automatico per l'ottimizzazione

Idioma: italiano

Editorial: Edizioni Sapienza Jun 2026, 2026

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Lo sfruttamento del petrolio pesante presenta notevoli sfide energetiche e operative a causa dell'elevata viscosità, che incide direttamente sull'efficienza dei processi di recupero termico. Nel giacimento di Tsimiroro, in Madagascar, una previsione accurata della viscosità è fondamentale per ottimizzare l'iniezione di vapore e mitigare gli eccessivi sprechi energetici. Questo studio adotta la metodologia Lean Six Sigma come quadro strutturato per eliminare i Mudas operativi (rifiuti) legati al consumo eccessivo di vapore. È stato sviluppato un quadro predittivo basato sull'apprendimento automatico, confrontando sei architetture distinte: regressione lineare, regressione polinomiale di secondo grado, Support Vector Machine (SVM), rete neurale artificiale (ANN), foresta casuale e XGBoost. I risultati dimostrano che mentre il modello polinomiale raggiunge un'elevata precisione statistica (R = 0,995, RMSE = 154,62 cSt), l'architettura della rete neurale artificiale offre una robustezza superiore (R = 1.000, RMSE = 154,62 cSt) nell'acquisizione di comportamenti termici non lineari complessi. XGBoost e Random Forest mostrano prestazioni competitive con valori R rispettivamente di 0,90 e 0,91, mentre SVM mostra gli errori di previsione più elevati (RMSE ¿ 780 cSt). 56 pp. Italienisch. …

N° de ref. del artículo 9786630128079

Título
Lean Six Sigma e apprendimento automatico per l'ottimizzazione
Autor
Randrianasolo Rinah
Editorial
Edizioni Sapienza Jun 2026
Año de publicación
2026
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
italiano
ISBN 10
6630128079
ISBN 13
9786630128079
Peso del artículo
102 gramos
Dimensiones
220x150x4 mm

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