Магістерський проект-дисертація: Удосконалення моніторингу протікань у дамбі за допомогою методів машинного навчання

Опис компанії

Більше 100 років ми електрифікуємо промисловість, забезпечуємо домогосподарства енергією та трансформуємо життя завдяки інноваціям і співпраці. Спрямовані нашою метою, ми беремо на себе зобов'язання забезпечити вільне від використання викопного палива життя в межах одного покоління. Будучи однією з провідних енергетичних корпорацій Європи, ми повинні самі бути вільні від використання викопного палива для досягнення цього.

Але цього недостатньо. Тому ми дивимося за рамки нашого бізнесу, щоб з'ясувати, де можемо зробити найбільший внесок.

Приєднуйтесь до нашої подорожі до життя вільного від використання викопного палива в межах одного покоління.

Хочете дізнатися більше про те, що ми робимо? Відвідайте www.vattenfall.com.

Оскільки ми є частиною критичної інфраструктури Швеції, багато наших послуг є безпекою. Якщо цю посаду класифікується як безпечну, фіналісти можуть проходити процедуру перевірки безпеки відповідно до шведського законодавства.

Опис роботи

Електроенергія для розумного клімату - ось наша мета. Ми шукаємо талановитих студентів, які допоможуть зробити це реальністю. Разом ви будете робити внесок у створення життя вільного від використання викопного палива. У вас буде унікальна можливість зробити свій внесок у досягнення нашої мети. Все, що ми вимагаємо від вас - це використати ваші унікальні здібності та ділитися енергією, щоб допомогти нам досягти нашої мети.

Про дипломну роботу

• Проект буде виконуватися в Vattenfall R&D.
• Тема / завдання роботи - протікання через дамбу, або з бетону, або з насипу, є важливим показником стану дамби. Інтенсивність протікання часто контролюється за допомогою трикутних випусків через їх високу чутливість до змін потоку (на відміну, наприклад, від прямокутних). Відношення між рівнем води та швидкістю потоку, яке зазвичай використовується, береться з інших джерел або виводиться за допомогою простої процедури підгонки кривої, що не є дуже точним, особливо при високій витоку. Машинне навчання пропонує новий спосіб створення надійнішого відношення.
• Мета / формулювання завдання - точний прогноз протікання забезпечує надійну основу для спостереження за дамбою та прийняття рішень. На основі машинного навчання відношення є універсальним рішенням для широкого спектра станів протікання; навіть ненормальні дані вимірювання можуть бути позначені