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大数据驱动建模平台技术在加氢裂化工艺预测上的应用
被引量：
5
1
作者
王晨
陆鹏飞
+3 位作者
阮冰
杨纪
方友
曹晓红
《石油炼制与化工》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期120-126,共7页
随着炼化装置传感器与集散控制系统的普及,基于数据驱动建模技术对生产大数据的分析、模拟,进而指导生产优化、监测预警,日益成为研究应用热点。总结了数据驱动建模方法,包括多元统计过程控制(MSPC)、机器学习(ML)、深度学习(DL)等在炼...
随着炼化装置传感器与集散控制系统的普及,基于数据驱动建模技术对生产大数据的分析、模拟,进而指导生产优化、监测预警,日益成为研究应用热点。总结了数据驱动建模方法,包括多元统计过程控制(MSPC)、机器学习(ML)、深度学习(DL)等在炼化流程建模优化过程中的应用;介绍了中海油惠州石化有限公司构建的炼化大数据驱动建模平台,以及基于堆叠自编码器(SAEs)-混合高斯模型(GMM)对多模态工况下加氢裂化生产喷气燃料收率的预测。结果表明:炼化大数据驱动模型对加氢裂化过程预测的准确性优异;与传统数据驱动建模相比,该炼化大数据驱动建模平台实现了无代码建模工作流,建模耗时由传统的7 d大幅缩短为2 h左右,显著提升了建模效率。
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关键词
数据驱动建模
炼化大数据
建模平台
加氢裂化
多模态工况
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职称材料
长短滑窗慢特征分析与时序关联规则挖掘的过渡过程识别
被引量：
7
2
作者
刘金平
匡亚彬
+1 位作者
赵爽爽
杨广益
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2023年第3期589-603,共15页
工况过渡过程与异常状态(故障)的数据特性极为相似。如果不对过渡过程加以辨识,极易导致过程监测系统频繁误报警,进而可能引发不适当的人工操作而严重破坏生产的稳定性。本文提出一种基于长短滑窗慢特征分析(slow feature analysis,SFA...
工况过渡过程与异常状态(故障)的数据特性极为相似。如果不对过渡过程加以辨识,极易导致过程监测系统频繁误报警,进而可能引发不适当的人工操作而严重破坏生产的稳定性。本文提出一种基于长短滑窗慢特征分析(slow feature analysis,SFA)与时序关联规则挖掘的过渡过程识别方法。首先,依据稳态工况和过渡工况在时间跨度上的差异性,提出一种长短滑窗与SFA相结合的多工况过程建模方法,将工况状态细分为多个稳态阶段与过渡阶段,并分别建立相应的离线SFA模型;然后,提出一种多时序多时间区间的同步频繁树构建方法,挖掘每种状态转变在多个时间序列与多个时间区间内的关联规则,以实现工况过渡过程的准确辨识。针对田纳西伊斯曼(Tennessee Eastman,TE)过程生成一组包含多模态相互转变的过程数据对所提方法进行实验验证,结果表明所提方法能够在频繁发生过程转变的过程数据中有效识别过渡过程,降低故障误报率,提高过程监测水平。
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关键词
过程监测
过渡过程识别
慢特征分析
同步频繁树
时序关联规则挖掘
稳态
工
况
长短滑窗
多模态工况
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职称材料
题名
大数据驱动建模平台技术在加氢裂化工艺预测上的应用
被引量：
5
1
作者
王晨
陆鹏飞
阮冰
杨纪
方友
曹晓红
机构
中海油惠州石化有限公司信息中心
出处
《石油炼制与化工》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期120-126,共7页
基金
中海油惠州石化有限公司科研基金项目(E-2421E002)。
文摘
随着炼化装置传感器与集散控制系统的普及,基于数据驱动建模技术对生产大数据的分析、模拟,进而指导生产优化、监测预警,日益成为研究应用热点。总结了数据驱动建模方法,包括多元统计过程控制(MSPC)、机器学习(ML)、深度学习(DL)等在炼化流程建模优化过程中的应用;介绍了中海油惠州石化有限公司构建的炼化大数据驱动建模平台,以及基于堆叠自编码器(SAEs)-混合高斯模型(GMM)对多模态工况下加氢裂化生产喷气燃料收率的预测。结果表明:炼化大数据驱动模型对加氢裂化过程预测的准确性优异;与传统数据驱动建模相比,该炼化大数据驱动建模平台实现了无代码建模工作流,建模耗时由传统的7 d大幅缩短为2 h左右,显著提升了建模效率。
关键词
数据驱动建模
炼化大数据
建模平台
加氢裂化
多模态工况
Keywords
data-driven modeling
petrochemical big data
modeling platform
hydrocracking
multi-modes
分类号
TE624.432 [石油与天然气工程—油气加工工程]
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
长短滑窗慢特征分析与时序关联规则挖掘的过渡过程识别
被引量：
7
2
作者
刘金平
匡亚彬
赵爽爽
杨广益
机构
湖南师范大学信息科学与工程学院
湖南省计量检测研究院信息中心
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2023年第3期589-603,共15页
基金
国家自然科学基金项目(61971188,62233018)
国家市场监督管理总局科技计划项目(2021MK080).
文摘
工况过渡过程与异常状态(故障)的数据特性极为相似。如果不对过渡过程加以辨识,极易导致过程监测系统频繁误报警,进而可能引发不适当的人工操作而严重破坏生产的稳定性。本文提出一种基于长短滑窗慢特征分析(slow feature analysis,SFA)与时序关联规则挖掘的过渡过程识别方法。首先,依据稳态工况和过渡工况在时间跨度上的差异性,提出一种长短滑窗与SFA相结合的多工况过程建模方法,将工况状态细分为多个稳态阶段与过渡阶段,并分别建立相应的离线SFA模型;然后,提出一种多时序多时间区间的同步频繁树构建方法,挖掘每种状态转变在多个时间序列与多个时间区间内的关联规则,以实现工况过渡过程的准确辨识。针对田纳西伊斯曼(Tennessee Eastman,TE)过程生成一组包含多模态相互转变的过程数据对所提方法进行实验验证,结果表明所提方法能够在频繁发生过程转变的过程数据中有效识别过渡过程,降低故障误报率,提高过程监测水平。
关键词
过程监测
过渡过程识别
慢特征分析
同步频繁树
时序关联规则挖掘
稳态
工
况
长短滑窗
多模态工况
Keywords
process monitoring
identification of transition process
slow feature analysis
synchronize frequent tree
temporal association rule mining
steady state condition
long and short sliding window
multimode condition
分类号
TP29 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
大数据驱动建模平台技术在加氢裂化工艺预测上的应用
王晨
陆鹏飞
阮冰
杨纪
方友
曹晓红
《石油炼制与化工》
CAS
CSCD
北大核心
2023
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
长短滑窗慢特征分析与时序关联规则挖掘的过渡过程识别
刘金平
匡亚彬
赵爽爽
杨广益
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2023
7
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职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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