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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Smart Integration of Process Systems Engineering & Machine Learning for Improved Process Safety in Process Industries

Projektbeschreibung

Zum Schutz der verarbeitenden Industrie Lücken überbrücken

In der sich ständig weiterentwickelnden verarbeitenden Industrie besteht die dringende Herausforderung, Sicherheit und Nachhaltigkeit zu gewährleisten. Die heute üblichen Methoden werden der Komplexität der Risikobewertung und der Prozesssicherheit oft nicht gerecht, wodurch in der industriellen Praxis eine kritische Lücke entsteht. Mit Unterstützung der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen wird das Team des Projekts PROSAFE ein Ausbildungsprogramm für Doktorandinnen und Doktoranden entwickeln, um diese Lücken zu schließen. Es werden robuste Risikobewertungsmethoden harmonisiert und hochmoderne KI- und Maschinenlernmodelle integriert, um die Landschaft der Prozesssicherheit in der Industrie revolutionär zu verändern. Das übergeordnete Projektziel besteht in der Gestaltung einer neuen Ära der Prozesssicherheit, wobei qualifizierte Fachkräfte gefördert und wichtige gesellschaftliche, wirtschaftliche und ökologische Belange berücksichtigt werden.

Ziel

PROSAFE proposes a novel doctoral training program in the multidisciplinary field combining machine learning, artificial intelligence, and process systems engineering with domain knowledge of process industry and process safety. PROSAFE will pioneer new foundations by integrating Quantitative Risk Assessment, Process Systems Engineering (PSE) with interpretable machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) disciplines as targeted breakthroughs to achieve the objectives. To this end, PROSAFE will develop new synergistic tools and train skilled professionals to address this very important societal, economic, and environmental challenge of safe and sustainable process industries. PROSAFE research objectives are:
1: Harmonize robust QRA methods and implementation strategies for effective and improved risk assessment and process safety
2: Develop AI and ML (interpretable ML) models using domain knowledge for efficient, safe, and reliable operations
3: Develop synergistic integration of model-based with data-based methods for improved process safety operation and monitoring
4: Demonstration and validation of PROSAFE novel concepts and methods on industrial relevant case studies for safer operation
PROSAFE's major training objectives are:
1: Training of doctoral candidates (DCs) through individual projects combining multidisciplinary competences in the areas of AI, ML, and PSE within the domain of process safety
2: Establish and pilot the concept of a truly interdisciplinary European multicenter training program in AI/ML, QRA, and PSE within the domain of safety in process industries through relevant network-wide events, courses, workshops, and on-site industry training that complements training in soft skills for effective communication and entrepreneurship.
Through this research and training program, PROSAFE will contribute to realizing the promising potential of the new artificial intelligence paradigm with a particular focus on process safety in process industries.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-TMA-MSCA-DN - HORIZON TMA MSCA Doctoral Networks

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2022-DN-01

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

DANMARKS TEKNISKE UNIVERSITET
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 905 364,00
Adresse
ANKER ENGELUNDS VEJ 101
2800 KONGENS LYNGBY
Dänemark

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Region
Danmark Hovedstaden Københavns omegn
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

Keine Daten

Beteiligte (4)

Partner (5)

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