Regenerative Energie
Optimizing the value chain in metal recycling processes presents significant challenges due to the complex nature of defining processes and the limited availability of sensor technologies capable of continuous monitoring (Golev & Corder 2016). Metal recycling remains at the forefront of industries advancing through expert knowledge and process simulation (Reuter et al. 2013).
Metal recycling’s value chain optimization is challenged by process complexity and limited sensor technology. This study introduces a Bayesian Network framework for modeling the entire recycling process, integrating machine learning with expert knowledge. Using simulated data, we demonstrate how our probabilistic approach predicts output fractions with a confidence interval and optimizes input parameters to maximize economic efficiency. Our findings highlight the role of probabilistic modeling in advancing recycling process sustainability and efficiency.
| Copyright: | © Lehrstuhl für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversität Leoben |
| Quelle: | Recy & Depotech 2024 (Dezember 2024) |
| Seiten: | 6 |
| Preis: | € 3,00 |
| Autor: | Valeria Fonseca Diaz Ramin Nikzad-Langerodi Roman Rainer Klemens Winkler Dipl.-Ing. Dr.mont. Alexia Tischberger-Aldrian |
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