一种基于乙烯裂解炉运行数据的过程分析方法技术

本申请提供了一种基于乙烯裂解炉运行数据的过程分析方法，相对于传统DCS分析，具有实时诊断、诊断精确、炉型适应性强等优点，并从源头帮助现场工程师、操作工发现问题和解决问题，提高乙烯运行过程的安全性，实现乙烯裂解炉运行过程监测的智能化，在传统乙烯行业中具有创新性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于乙烯裂解炉运行数据的过程分析方法
本申请涉及化学反应工程和过程控制领域，尤其涉及一种基于乙烯裂解炉运行数据的过程分析方法。
技术介绍
乙烯是世界上产量最大的化学产品之一，乙烯工业是石油化工产业的核心，乙烯产品占石化产品的75％以上，在国民经济中占有重要的地位。世界上已将乙烯产量作为衡量一个国家石油化工发展水平的重要标志之一。根据乙烯裂解过程的多年发展经验，整个过程时常伴随设计复杂、大容量、副反应、高能耗以及操作条件变化多端等，导致在裂解产品质量不能得到很好的保证。目前，为缓解上述问题，国内外大部分乙烯装置均引进DCS控制系统对整个裂解过程进行数据采集和控制，包括COT、裂解原料、稀释蒸汽、过热蒸汽等，但仍然存在很多不足，例如先进控制技术使用较少、缺乏数据深度分析、数据可视化能力不足、各系统数据缺乏互联互通、采用传统经验法解决问题等，不仅造成很多资源、能源的消耗浪费，影响企业经济效益，同时裂解过程发现问题和解决问题的方法手段单一，无法从根本上发现和解决裂解过程中出现的问题，造成问题解决不彻底，出现反复发生等现象，严重时造成装置停车，对企业发展、国家乙烯工业发展产生巨大影响。具体本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于乙烯裂解炉运行数据的过程分析方法，其特征在于，包括：采用深度学习方法建立过程模型；采用索贝尔方法分析所述过程模型的敏感性；利用所述过程模型对获取的乙烯裂解炉运行数据进行分析，并将分析结果通过可视化方法进行显示。

【技术特征摘要】
1.一种基于乙烯裂解炉运行数据的过程分析方法，其特征在于，包括：采用深度学习方法建立过程模型；采用索贝尔方法分析所述过程模型的敏感性；利用所述过程模型对获取的乙烯裂解炉运行数据进行分析，并将分析结果通过可视化方法进行显示。2.根据权利要求1所述的基于乙烯裂解炉运行数据的过程分析方法，其特征在于，采用深度学习方法建立过程模型，包括：选择多个输入变量，并根据所述多个输入变量建立所述过程模型；对存储的乙烯裂解炉运行数据进行采样，获取预采样结果；根据所述预采样结果对所述过程模型进行训练。3.根据权利要求2所述的基于乙烯裂解炉运行数据的过程分析方法，其特征在于，根据所述预采样结果对所述过程模型进行训练，包括：采用无监督的预训练和监督反向传播，以避免所述深度学习中的深层网络中的梯度消失。4.根据权利要求3所述的基于乙烯裂解炉运行数据的过程分析方法，其特征在于，分别采用受限的以玻尔兹曼机和去噪自动编码器进行所述预训练。5.根据权利要求4所述的基于乙烯裂解炉运行数据的过程分析方法，其特征在于，所述受限的以玻尔兹曼机的可见层为实值，可见层能量函数为：其中：vi：可见层单元的状态向量输入；ai：可见层单元的高斯分布均...

【专利技术属性】
技术研发人员：周乙中，朱文博，毛凯田，张新宇，徐华，李慧，
申请(专利权)人：上海卓然工程技术股份有限公司，卓然靖江设备制造有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31