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题名乙烯装置碳二加氢和脱乙烷塔系统智能风险分析与预测
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作者
李雪静
崔哲
刘彬
李传坤
田文德
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机构
青岛科技大学化工学院
中国石油化工股份有限公司青岛安全工程研究院
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出处
《化工进展》
北大核心
2025年第2期717-727,共11页
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基金
国家自然科学基金(22178189)
山东省自然科学基金(ZR2021MB113)。
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文摘
安全评价是化工过程正常运行的前提,传统的定量风险评估方法虽然可以减少事故发生的频率,但严重依赖专家的经验,难以评估动态化学条件引起的潜在事故风险。针对这一问题,本文提出了一种基于动态模拟的智能定量风险评估方法(DQRA-BiLSTM)。首先,用流程模拟软件对所研究的过程进行模拟,得到异常条件下的动态数据集。然后,利用双向长短期记忆(Bi-LSTM)深度学习变量之间的潜在关系,表征对事故危害严重程度有直接影响的预测变量之间复杂的机制关系,提出了可靠的控制方案,保证了工艺的安全运行。将该方法应用于乙烯分离流程中的碳二加氢和脱乙烷系统。实验结果表明,该模型对乙烯分离流程的动态风险评估具有良好的性能,具有一定的实际应用价值。
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关键词
化学过程
模拟
动态定量风险评估
安全
风险预测
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Keywords
chemical processes
simulation
dynamic quantitative risk assessment
safety
risk prediction
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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