【技术实现步骤摘要】
加氢裂化的产品质量自控方法、装置和存储器
本专利技术涉及石油化工领域，特别是涉及加氢裂化的产品质量自控方法、装置和存储器。
技术介绍
随着信息技术的发展，石油炼化生产装置信息化程度越来越高，随之也就积累了大量生产数据；比如，目前大型石油化工企业所建立的加氢裂化系统的实时数据库系统、分布式控制系统（DistributedControlSystem，DCS）、生产过程执行系统MES(ManufacturingExecutionSystem，MES)、实验室信息管理系统(LaboratoryInformationManagementSystem，LIMS)等业务系统，可以为安全生产和管理积累了大量数据。但对数据的深度挖掘和利用还远远不够。从海量的数据中寻找事故发生的规律，提高安全生产的管理的水平，具有重要的意义和作用。专利技术人经过研究发现，现有技术中，由于这些历史数据的数据质量差异性较大，且多种工况参数对于加氢裂化产品的产品质量的影响方式尚不够明确，所以还无法通过预先的工况调节来对加氢裂化装置的产品质量进行有效的控制。<...
【技术保护点】
1.一种加氢裂化的产品质量自控方法，其特征在于，包括步骤：/nS11、获取加氢裂化系统的监测数据，所述监测数据包括历史监测数据和实时监测数据；/nS12、根据监控数据的预设数据标准，统一各种所述监控数据的采集周期和采集时间点；所述监控数据包括性质信息数据和工况数据；所述性质信息数据包括加氢裂化系统预设产品的产品属性信息和多种原料的原料性质信息；/nS13、在所述工况数据中确定出与产品质量具有关联性且可调节的参数项作为自动控制参数项；/nS14、根据所述监控数据统一的采集周期和采集时间点，对所述监控数据中的性质信息数据和工况数据进行关联，构建建模数据；/nS15、根据预设目标...
【技术特征摘要】
1.一种加氢裂化的产品质量自控方法，其特征在于，包括步骤：
S11、获取加氢裂化系统的监测数据，所述监测数据包括历史监测数据和实时监测数据；
S12、根据监控数据的预设数据标准，统一各种所述监控数据的采集周期和采集时间点；所述监控数据包括性质信息数据和工况数据；所述性质信息数据包括加氢裂化系统预设产品的产品属性信息和多种原料的原料性质信息；
S13、在所述工况数据中确定出与产品质量具有关联性且可调节的参数项作为自动控制参数项；
S14、根据所述监控数据统一的采集周期和采集时间点，对所述监控数据中的性质信息数据和工况数据进行关联，构建建模数据；
S15、根据预设目标变量和预设自变量对所述建模数据进行模型训练，生成所述产品质量预测模型；所述预设自变量包括所述性质信息数和工况数据；所述预设目标变量包括所述加氢裂化系统预设产品的产品质量；
S16、以从所述实时监控数据中确定出的重点参数项为输入，通过所述产品质量预测模型获取所述加氢裂化系统预设产品的预测结果；
S17、当所述预测结果超出预设范围值时，根据所述预测模型生成所述自动控制参数项的调节方案。
2.根据权利要求1中所述产品质量自控方法，其特征在于，还包括：
根据所述调节方案生成对应的控制指令，所述控制指令用于控制与所述自动控制参数项对应的调节装置。
3.根据权利要求1中所述产品质量自控方法，其特征在于，在所述根据所述监控数据统一的采集周期和采集时间点，对所述监控数据中的性质信息数据和工况数据进行关联，构建建模数据之前，还包括：
根据预设规则对所述工况数据进行校正，所述预设规则包括：分别获取每个所述工况数据所对应的采集时间点，对所述采集时间点前后预设时段内的所有工况数据进行中值计算，以生成所述工况数据修正后的工况数据；
将所述性质信息数据进行扩充，包括：将所述性质信息数据的采集时间的点间隔粒度调整为与所述工况数据的采集时间点的间隔粒度保持一致，并将两个包括有获取自历史数据中数据的性质信息数据之间的空白采集时间点的数据更新为与时序靠前的性质信息数据一致。
4.根据权利要求1中所述产品质量自控方法，其特征在于，确定所述重点参数项包括：
以所述工况数据和所述原料性质信息中各个参数项为输入，通过所述预测模型获取各所述参数项的对于所述产品质量的影响权重的权重值；
根据各所述参数项对于所述产品质量的影响权重的权重值排名，获取所述产品质量的重点参数项。
5.根据权利要求1中所述产品质量自控方法，其特征在于，确定所述自动控制参数项包括：
在与所述重点参数项所对应的工况数据中确定与产品...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄新露，陈玉石，吕建新，佟伟，王建平，彭伟锋，赵玉琢，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，中国石油化工股份有限公司大连石油化工研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11
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