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Production of Low Cost Carbon-Fiber through Energy Optimization of Stabilization Process

机译：通过稳定过程的能量优化生产低成本碳纤维

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To produce high quality and low cost carbon fiber-based composites, the optimization of the production process of carbon fiber and its properties is one of the main keys. The stabilization process is the most important step in carbon fiber production that consumes a large amount of energy and its optimization can reduce the cost to a large extent. In this study, two intelligent optimization techniques, namely Support Vector Regression (SVR) and Artificial Neural Network (ANN), were studied and compared, with a limited dataset obtained to predict physical property (density) of oxidative stabilized PAN fiber (OPF) in the second zone of a stabilization oven within a carbon fiber production line. The results were then used to optimize the energy consumption in the process. The case study can be beneficial to chemical industries involving carbon fiber manufacturing, for assessing and optimizing different stabilization process conditions at large.
机译：为了生产高质量和低成本的碳纤维基复合材料，优化碳纤维的生产工艺及其性能是主要的关键之一。稳定过程是碳纤维生产中最重要的步骤，它消耗大量能量，其优化可以在很大程度上降低成本。在这项研究中，研究和比较了两种智能优化技术，即支持向量回归（SVR）和人工神经网络（ANN），并获得了有限的数据集来预测氧化稳定PAN纤维（OPF）的物理性质（密度）。碳纤维生产线内稳定炉的第二区。然后将结果用于优化过程中的能耗。该案例研究可能对涉及碳纤维制造的化学工业有益，因为它可以评估和优化各种稳定工艺条件。

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