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题名基于化工机理与工业数据孪生建模的甲醇精馏过程优化
被引量：3
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作者
王雄
杨振宁
李越
申威峰
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机构
重庆大学化学化工学院
重庆长风化学工业有限公司
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出处
《化工进展》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期310-319,共10页
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基金
国家自然科学基金优秀青年科学基金(21222802)
国家自然科学基金面上项目(22278044)
+1 种基金
重庆市自然科学基金杰出青年项目(CSTB2022NSCQ-JQX0021)
重庆市留创计划重点项目(cx2023002)。
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文摘
在化学工业生产中,分布式控制系统(distributedcontrolsystem,DCS)数据作为反映过程生产状况的关键信息,通常由于测量误差影响而不能满足过程精准建模与优化的要求。常规过程建模与优化研究一般无法充分考虑工业实际生产与设计数据产生的偏差。为此,本工作在结合化工机理、DCS工业数据及工业经验的基础上,从底层逻辑出发,提出一种基于甲醇精馏工业生产数据与化工机理孪生建模框架来指导工业过程更精准的优化。将仪表的测量范围作为权重赋予测量变量,使用非线性规划算法基于化工机理约束对测量变量进行校正并求解校正值。结合校正值和工业经验提出过程变量的置信分数模型,实现对测量变量的置信评价。基于校正后的测量变量构建更贴近工业实际的甲醇双效精馏过程模型并实现对其更精准的过程工艺优化。该工作提出的化工机理与工业数据孪生建模思想,对构建数字化工孪生系统和智能化工厂的数据甄别、工艺优化等过程具有重要的科学意义和实际应用价值。
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关键词
数据驱动
置信分析
数据协同
过程优化
甲醇精馏
数字孪生
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Keywords
data-driven
confidence analysis
data reconciliation
process optimization
methanol distillation
digital twin
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分类号
TQ021.8
[化学工程]
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