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Sensors can fail. Redundancy should therefore be a design driver of wireless sensor networks. For a sensor network deployed in a steel factory, we analyze the correlations between sensors and build machine learning forecasting models, to investigate how well the network can compensate for the outage of sensors.
In this poster for the SCIX Conference, we apply an analytical procedure based on the monitoring of the lithium isotope through the partially resolved isotope shift in the electronic transition 22P<-22S around wavelength 670.80 nm using high-resolution continuum source atomic absorption spectrometer (HR-CS-AAS) in combination with machine learning (ML) for the determination of Li Isotope ratio analysis.