【摘 要】
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传统的石油化工过程建模中仅使用静态数据，而未能充分考虑连续生产过程中时序信息对建模指标的影响。本研究提出了一种静态与时序数据组合网络（CNSS），网络中使用前馈神经网络提取静态数据的信息，使用Bi-LSTM和自注意力机制提取操作变量时序数据中的信息，其中Bi-LSTM提取操作变量在时序逻辑上的信息，自注意力机制提取操作变量之间的交叉信息，通过静态和时序数据信息的组合以获得更好的模型预测性能。并使用
【机 构】
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华东理工大学化工学院石油加工研究所
【基金项目】
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中国石油化工股份有限公司合同项目（CLY19056）；
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传统的石油化工过程建模中仅使用静态数据，而未能充分考虑连续生产过程中时序信息对建模指标的影响。本研究提出了一种静态与时序数据组合网络（CNSS），网络中使用前馈神经网络提取静态数据的信息，使用Bi-LSTM和自注意力机制提取操作变量时序数据中的信息，其中Bi-LSTM提取操作变量在时序逻辑上的信息，自注意力机制提取操作变量之间的交叉信息，通过静态和时序数据信息的组合以获得更好的模型预测性能。并使用CNSS模型分别对S Zorb装置精制汽油辛烷值（RON）、催化裂化烟气脱硝系统氮氧化物（NOx）出口浓度进行预测，结果表明：CNSS模型的预测精度明显高于仅使用静态数据的机器学习模型，其对精制汽油RON预测的平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为0.109 1个单位、0.12%，对NOx出口浓度预测的平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为2.443 0 mg/m~3、5.60%。对于因工艺参数波动较大而需要考虑时序信息的石油化工过程，CNSS模型可以为其建立机器学习模型提供重要参考。
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