Steinberg, Dominik (2024) Condition Monitoring for Heliostat Fields Using Artificial Intelligence. Doctoral Symposium of the DLR Graduate Program, 2024-09-03 - 2024-09-05, Braunschweig, Deutschland.
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PDF
- Nur DLR-intern zugänglich
6MB |
elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/208226/ | ||||||||
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Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Vortrag, Poster) | ||||||||
Titel: | Condition Monitoring for Heliostat Fields Using Artificial Intelligence | ||||||||
Autoren: |
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Datum: | 2024 | ||||||||
Referierte Publikation: | Nein | ||||||||
Open Access: | Nein | ||||||||
Gold Open Access: | Nein | ||||||||
In SCOPUS: | Nein | ||||||||
In ISI Web of Science: | Nein | ||||||||
Status: | veröffentlicht | ||||||||
Stichwörter: | Condition Monitoring, Predictive Maintenance, Heliostat, Heliostat fields, Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Analysis, Ageing effects, Fault detection, Central receiver, Solar power tower, CSP | ||||||||
Veranstaltungstitel: | Doctoral Symposium of the DLR Graduate Program | ||||||||
Veranstaltungsort: | Braunschweig, Deutschland | ||||||||
Veranstaltungsart: | Workshop | ||||||||
Veranstaltungsbeginn: | 3 September 2024 | ||||||||
Veranstaltungsende: | 5 September 2024 | ||||||||
HGF - Forschungsbereich: | Energie | ||||||||
HGF - Programm: | Materialien und Technologien für die Energiewende | ||||||||
HGF - Programmthema: | Thermische Hochtemperaturtechnologien | ||||||||
DLR - Schwerpunkt: | Energie | ||||||||
DLR - Forschungsgebiet: | E SW - Solar- und Windenergie | ||||||||
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | E - Condition Monitoring | ||||||||
Standort: | Jülich | ||||||||
Institute & Einrichtungen: | Institut für Solarforschung > Qualifizierung | ||||||||
Hinterlegt von: | Steinberg, Dominik | ||||||||
Hinterlegt am: | 11 Nov 2024 10:34 | ||||||||
Letzte Änderung: | 11 Nov 2024 10:34 |
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