基于卷积长短期记忆网络的加热炉温度场实时预测方法技术

一种基于卷积长短期记忆网络的加热炉温度场实时预测方法，包括：搭建温度场实时预测网络；对温度场实时预测网络进行训练；对工业加热炉各数据分别进行归一化处理；对工业加热炉各数据进行三维扩展；将扩展后的数据送入训练好的温度场实时预测网络得到三维温度场预测结果；通过保留的三维温度场每个点对应的管壁温度场的空间坐标，将得到的三维温度场预测结果还原为管壁温度场。本发明专利技术可以快速得到预测温度场，相比于计算流体力学方法计算一次温度场需要数天的时间，本发明专利技术的方法只需要数秒就可以得到预测温度场，效率提升显著，同时预测误差很小。

Real time prediction method of temperature field of heating furnace based on convolution long and short term memory network

【技术实现步骤摘要】
基于卷积长短期记忆网络的加热炉温度场实时预测方法
本专利技术涉及一种工业加热炉温度场预测方法。特别是涉及一种基于基于卷积长短期记忆网络的加热炉温度场实时预测方法。
技术介绍
工业加热炉是工业炼化装置的重要设备，是否安全运行直接影响到装置的使用寿命、生产能力和经济效益。工业加热炉燃烧过程不稳定，在运行过程中，可能会在随机位置出现局部超温。而工业加热炉的炉管多由易结焦工艺介质构成，若加热炉的某局部位置长时间运行在超温状态，会导致炉管损耗和破坏，因此必须采取措施优化加热炉温度场的燃烧状况。但加热炉设备庞大、环境恶劣，因此难以对有关物理量参数进行在线测量，导致燃烧调整得不到可靠的依据，燃烧优化运行难以实现。因此只能采取软测量的方案以获得工业加热炉温度场。软测量指的是在工业生产中通过已经得到的测量量，结合计算机等应用技术，对难以测量和不能测量的变量进行数学推断，从而得到不能直接测量的重要变量的值。软测量具有动态响应迅速的优势，软测量可以连续给出工业过程中的重要变量的值。软测量模型可以划分为基于原理的软测量模型(Model-DrivenMo本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于卷积长短期记忆网络的加热炉温度场实时预测方法，其特征在于，包括如下步骤：/n1)搭建温度场实时预测网络；/n2)对温度场实时预测网络进行训练；/n3)对工业加热炉各数据分别进行归一化处理；/n4)对工业加热炉各数据进行三维扩展；/n5)将扩展后的数据送入训练好的温度场实时预测网络得到三维温度场预测结果；/n6)通过步骤2)中保留的三维温度场每个点对应的管壁温度场的空间坐标，将得到的三维温度场预测结果还原为管壁温度场。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于卷积长短期记忆网络的加热炉温度场实时预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)搭建温度场实时预测网络；
2)对温度场实时预测网络进行训练；
3)对工业加热炉各数据分别进行归一化处理；
4)对工业加热炉各数据进行三维扩展；
5)将扩展后的数据送入训练好的温度场实时预测网络得到三维温度场预测结果；
6)通过步骤2)中保留的三维温度场每个点对应的管壁温度场的空间坐标，将得到的三维温度场预测结果还原为管壁温度场。


2.根据权利要求1所述的基于卷积长短期记忆网络的加热炉温度场实时预测方法，其特征在于，步骤1)所述的温度场实时预测网络网络共有4层卷积长短期记忆网络(ConvLSTM)，输入数据通道数为18，第一层长短期记忆网络(ConvLSTM1)输出数据通道数为24，第二层长短期记忆网络(ConvLSTM2)输出数据通道数为48，第三层长短期记忆网络(ConvLSTM3)输出数据通道数为24，将第一层长短期记忆网络(ConvLSTM1)和第三层长短期记忆网络(ConvLSTM3)的输出数据进行拼接，得到通道数量为48的数据，并送入第四层长短期记忆网络(ConvLSTM4)，最终得到24通道的温度场输出(output)；
同时，第一层长短期记忆网络(ConvLSTM1)、第二层长短期记忆网络(ConvLSTM2)、第三层长短期记忆网络(ConvLSTM3)的输入和输出的时间序列长度均10，第四层长短期记忆网络(ConvLSTM4)的输入的时间序列长度均10，输出时间序列为长度3。


3.根据权利要求1所述的基于卷积长短期记忆网络的加热炉温度场实时预测方法，其特征在于，步骤2)包括：
(1)对工业加热炉各数据采用如下公式分别进行归一化处理：



其中，x为要进行归一化的数据，mean、max、min分别为该工况数据训练样本范围内的均值、最大值、最小值；
(2)对工业加热炉各数据进行三维扩展；
(3)...

【专利技术属性】
技术研发人员：李涛，孙全胜，王津申，王艳丽，李洪涛，郭拂娟，李梦瑶，欧阳彤彬，孙磊，景大尉，邓文博，薛志新，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11