แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Development of convolutional neural network for leaked gas detection and classification in chemical processes

Organization : Mahidol University. Faculty of Engineering
Email : satrioyudanto@gmail.com

Organization : Mahidol University. Faculty of Engineering
Email : poomiwat.pha@mahidol.edu

Organization : Mahidol University. Faculty of Engineering
Email : pornchai.bum@mahidol.ac.th
keyword: Gas leakage detection
LCSH: Deep learning (Machine learning)
; Gas sensors
LCSH: Chemical processes -- Safety measures
LCSH: Neural networks (Computer science)
Abstract: In recent years, the advancement of machine learning stands out as a significant technological breakthrough. Numerous of machine learning algorithms have emerged to address complex real-world challenges across various domains such as bioinformatics, medical data processing, cybersecurity, and gas classification. Gas detection holds important role in ensuring health and safety within the chemical industry. Accurate classification of gases is vital for determining optimal treatment strategies, particularly in scenarios involving minor pipeline leakages. Machine learning techniques offer a promising approach to gas classification, with convolutional neural networks (CNNs) being among the most widely adopted algorithms. CNNs are favored for their ability to autonomously identify salient features without human intervention and their superior generalization capabilities. In this study, we propose a CNN architecture specifically tailored for gas classification tasks. The model will be trained and validated using diverse datasets encompassing five gas types: pure methane, pure ethylene, pure CO, CO-ethylene mixture, and methane-ethylene mixture. The CNN architecture's performance will be evaluated based on its accuracy, with the highest achieved accuracy serving as the benchmark for identifying the most effective model.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2024
Modified: 2025-03-17
Issued: 2025-03-17
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In Thai Institute of Chemical Engineering and Applied Chemistry. The 33st Thai Institute of Chemical Engineering and Applied Chemistry International Conference (TIChE 2024) (pp.594-600). Bangkok : Thai Institute of Chemical Engineering And Applied Chemistry
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 TiChE 2024pp.594-600.pdf 236.79 KB
ใช้เวลา
0.023439 วินาที

Satrio Yudanto
Title Contributor Type
Development of convolutional neural network for leaked gas detection and classification in chemical processes
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Satrio Yudanto;Poomiwat Phadungbut;Pornchai Bumroongsri

บทความ/Article
Poomiwat Phadungbut
Title Contributor Type
Artificial neural network approach for modeling natural gas storage capacity in slit-shaped activated carbon
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Atcharapun Phirom;Makkawan Burana-amnuay;Nikom Klomkliang;Poomiwat Phadungbut

บทความ/Article
Hydrodynamic simulations of the photocatalyst suspension in an annulus photoreactor for the photoreduction of CO2
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Thirawit Sornsuchat;Poomiwat Phadungbut;Pornchai Bumroongsri;Prowpatchara Chanthara;Napat Lertthanaphol;Sira Srinives

บทความ/Article
A molecular model of HKUST-1 and graphene composite and its textural properties
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Woramate Lerdkamjornwat;Kasidi R. Na Nakorn;Sorayot Chinkanjanarot;Poomiwat Phadungbut

บทความ/Article
Development of convolutional neural network for leaked gas detection and classification in chemical processes
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Satrio Yudanto;Poomiwat Phadungbut;Pornchai Bumroongsri

บทความ/Article
Enhanced CO2 photoreduction in synthetic seawater using black TiO2 nanowires: Synthesis, characterization, and performance
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kongphoom Khumsupa;Poomipat Chotngamkham;Woranart Jonglertjunya;Poomiwat Phadungbut;Sira Srinives

บทความ/Article
Synthesis and characterizations of triethanolamine-copper black titanium photocatalyst for carbon dioxide photoreduction
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Poomipat Chotngamkham;Kongphoom Khumsupa;Somchate Wasantwisut;Poomiwat Phadungbut;Woranart Jonglertjunya;Sira Srinives

บทความ/Article
Pornchai Bumroongsri
Title Contributor Type
Hydrodynamic simulations of the photocatalyst suspension in an annulus photoreactor for the photoreduction of CO2
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Thirawit Sornsuchat;Poomiwat Phadungbut;Pornchai Bumroongsri;Prowpatchara Chanthara;Napat Lertthanaphol;Sira Srinives

บทความ/Article
Economic model predictive control with applications to autoclave polymerization reactors
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Trittapon Boonchoosri;Rungroj Yadbantung;Pornchai Bumroongsri

บทความ/Article
Bioethanol production from rice straw using simultaneous saccharification and fermentation process
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Chitsanupong Uengudornbhakdee;Supatcha Suankhem;Pornchai Bumroongsri

บทความ/Article
Development of convolutional neural network for leaked gas detection and classification in chemical processes
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Satrio Yudanto;Poomiwat Phadungbut;Pornchai Bumroongsri

บทความ/Article
Development of composite scaffolds derived from palm kernel shell ash with curcumin encapsulation for tissue engineering applications
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Manutchai Eiamniyom;Pornchai Bumroongsri

บทความ/Article
Development of computational fluid dynamics modeling of packed bed membrane reactor for dimethyl ether production from carbon dioxide
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kannika Lhongbangplee;Pornchai Bumroongsri

บทความ/Article
Development of neural network architectures for prediction of energy consumption and carbon dioxide emission in natural gas separation process
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Bhiranat Pongsri;Pornchai Bumroongsri

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 17
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 2,915
รวม 2,932 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 129,763 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 151 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 131 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 8 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 5 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 4 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 1 ครั้ง
รวม 130,063 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.133
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.104