November 28, 2022

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आईआईटी और उद्योग जगत के भागीदार मिलकर पेट्रोलियम और ऑयल रिफाइनिंग के कौशल बढ़ाएंगे

आईआईटी और उद्योग जगत के भागीदार मिलकर पेट्रोलियम और ऑयल रिफाइनिंग के कौशल बढ़ाएंगे

भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान जोधपुर उद्योग जगत के भागीदारों के साथ मिल कर ऑयल और पेट्रोलियम रिफाइनरियों के हीट एक्सचेंजर्स के लिए डेटा पाइपलाइन बना रहा है और मशीन लर्निंग मॉडल का विकास कर रहा है। एल्गो8 एआई प्राइवेट लिमिटेड के सहयोग से यह कार्य प्रगति पर है

प्रोजेक्ट के लिए सलाह सेवा दे रहे हैं आईआईटी जोधपुर में केमिकल इंजीनियरिंग विभाग के प्रमुख प्रो. प्रदीप कुमार तिवारी और केमिकल इंजीनियरिंग विभाग के एसिस्टेंट प्रोफेसर  और एसएआईडीई के एफिलिएटेड फैकल्टी डॉ. आंगन सेनगुप्ता। उनकी रिसर्च टीम में स्नातकोत्तर के विद्यार्थी भी शामिल हैं।


रिफाइनरियों में हीट एक्सचेंजर्स खराब होने की समस्या लगी रहती है। इसलिए, इन यूनिट को नियमित रूप से मेंटेन करने के लिए पूरी तरह शटडाउन करना होता है या फिर नेटवर्क की यूनिट को बायपास करना होता है। हीट एक्सचेंजर्स सही से काम करता रहें इसके लिए नियंत्रण के साथ और सुनिश्चित रूप से इन्हें मेंटेन करना आवश्यक होता है। इस विशेष समस्या के समाधान के लिए प्रॉसेस इंजीनियरिंग और डेटा मॉडलिंग प्रौद्योगिकियों की बुनियादी समझ आवश्यक है।

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प्रोजेक्ट में सामने रखी गई बुनियादी समस्या पर प्रो प्रदीप कुमार तिवारी प्रमुख केमिकल इंजीनियरिंग विभाग आईआईटी जोधपुर का कहना है आईआईटी जोधपुर केमिकल इंजीनियरिंग में आधुनिक मॉडलिंग और कम्प्युटेशन-आधारित जानकारी का भंडार है। इसलिए हमारे शोधकर्ता इस तरह की बुनियादी समस्याओं का समाधान ढूंढ़ने में सक्षम हैं।

प्रोजेक्ट के बारे में डॉ. आंगन सेनगुप्ता, सहायक प्रोफेसर, केमिकल इंजीनियरिंग विभाग और एफिलिएटेड फैकल्टी, एसएआईडीई, आईआईटी जोधपुर ने कहा, ‘‘यह प्रोजेक्ट दर्शाता है कि वर्तमान केमिकल इंजीनियरिंग जिसके तहत इंडस्ट्री 4-0 की स्थापना के लिए कम्प्युटेशन एक अभिन्न भाग है आज सामान्य केमिकल इंजीनियरिंग से बहुत आगे आ गया है और यह विभिन्न प्रॉसेस इंडस्ट्रीज़ की नई चुनौतियों से निपटने में सक्षम है।

आईआईटी जोधपुर का केमिकल इंजीनियरिंग विभाग ऐसी चुनौतियों का समाधान देने के लिए हर तरह से तैयार है।” कथित चुनौतियों के समाधान हेतु रिसर्च टीम ने रिफाइनरियों की दक्षता बढ़ाने के लिए हीट एक्सचेंजर नेटवर्क के नियंत्रण और नियमित मेंटेनेंस के लिए डेटा पर आधारित मॉडल तैयार किया है। इससे ये समाधान प्राप्त होंगे

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