सीमेंट की जांच के लिए IIT-Delhi ने विकसित किया एआई मॉडल

Delhi दिल्ली : आईआईटी दिल्ली के शोधकर्ताओं ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडल विकसित किए हैं जो सीमेंट क्लिंकर की गुणवत्ता का तुरंत अनुमान लगा सकते हैं - एक ऐसा नवाचार जो सीमेंट उद्योग में देरी को काफी कम कर सकता है और अपशिष्ट को कम कर सकता है। कंक्रीट, जो दुनिया के 90 प्रतिशत से अधिक निर्मित पर्यावरण का निर्माण करता है, एक मूलभूत घटक के रूप में सीमेंट पर निर्भर करता है। हालाँकि, सीमेंट उत्पादन दुनिया की सबसे अधिक कार्बन-गहन प्रक्रियाओं में से एक है, जो वैश्विक कार्बन उत्सर्जन में लगभग 8 प्रतिशत का योगदान देता है। सालाना 4.1 बिलियन टन से अधिक उत्पादन के साथ, सीमेंट निर्माण की दक्षता और स्थिरता में सुधार एक तत्काल प्राथमिकता बन गया है।

पारंपरिक रूप से, क्लिंकर - सीमेंट का आंशिक रूप से संसाधित रूप - गुणवत्ता का आकलन करने के लिए उच्च-ऊर्जा एक्स-रे विश्लेषण का उपयोग करके परीक्षण किया जाता है। इस विधि में चार घंटे तक लग सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप अक्सर समस्याएँ पाए जाने पर पुन: प्रसंस्करण करना पड़ता है। इसके जवाब में, आईआईटी दिल्ली के सिविल इंजीनियरिंग विभाग के पीएचडी स्कॉलर शेख जुनैद फैयाज के नेतृत्व में एक शोध दल ने प्रोफेसर एनएम अनूप कृष्णन की देखरेख में एआई मॉडल विकसित किए हैं जो एक सेकंड के मात्र अंशों में समान मूल्यांकन कर सकते हैं।

प्रोफ़ेसर एनएम अनूप कृष्णन ने कहा, "एक्स-रे आधारित क्लिंकर जाँच में चार घंटे तक लग सकते हैं, जबकि हमारे एआई मॉडल केवल 1/100 सेकंड में पूर्वानुमान प्रदान करते हैं - जिससे गुणवत्ता नियंत्रण लाखों गुना तेज़ हो जाता है।" "इससे इंजीनियर वास्तविक समय में संयंत्र मापदंडों को समायोजित कर सकते हैं, जिससे उत्पादन से पहले लक्ष्य गुणवत्ता प्राप्त हो जाती है, बजाय इसके कि उन्हें उत्पादन के बाद की जाँचों पर निर्भर रहना पड़े।"

इसकी व्यापक संभावनाओं पर टिप्पणी करते हुए, शेख जुनैद फ़याज़ ने कहा, "इस कार्य का महत्व सीमेंट से कहीं आगे तक जाता है। यह दर्शाता है कि कैसे एआई पारंपरिक औद्योगिक प्रथाओं का आधुनिकीकरण कर सकता है और स्थिरता लक्ष्यों का समर्थन कर सकता है। हमारे मॉडलों के मज़बूत प्रदर्शन को देखते हुए, दुनिया भर के कई सीमेंट संयंत्रों ने पहले ही इस तकनीक को अपनाने में रुचि दिखाई है। हमें उम्मीद है कि यह पूरे क्षेत्र में एआई एकीकरण को प्रोत्साहित करेगा।" "मशीन लर्निंग का उपयोग करके सीमेंट क्लिंकर चरणों का औद्योगिक-स्तरीय पूर्वानुमान" शीर्षक वाला यह अध्ययन कम्युनिकेशंस इंजीनियरिंग में प्रकाशित हुआ है।