【摘 要】
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针对催化裂化装置工艺条件苛刻,操作过于依赖经验,导致非计划停车事件时有发生的现状,研究了以主元分析方法为核心的基于数据驱动的异常监测预警技术,利用生产过程的运行数据进行复杂过程的异常工况识别,并提出基于自适应聚类方法的多模态异常识别技术;研究了以专家系统为核心的异常监测预警方法,根据异常工况关联参数分析,对反映异常工况的征兆与产生异常工况的原因分别建立关联规则,形成异常工况专家规则知识库。基于上述催化裂化生产过程异常监测预警技术开发了相关的软件系统。
【机 构】
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中国石化青岛安全工程研究院化学品安全控制国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(21706291),基于深度学习的复杂化工过程异常模式智能识别研究。
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针对催化裂化装置工艺条件苛刻,操作过于依赖经验,导致非计划停车事件时有发生的现状,研究了以主元分析方法为核心的基于数据驱动的异常监测预警技术,利用生产过程的运行数据进行复杂过程的异常工况识别,并提出基于自适应聚类方法的多模态异常识别技术;研究了以专家系统为核心的异常监测预警方法,根据异常工况关联参数分析,对反映异常工况的征兆与产生异常工况的原因分别建立关联规则,形成异常工况专家规则知识库。基于上述催化裂化生产过程异常监测预警技术开发了相关的软件系统。
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