【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及程序控制，尤其涉及一种环氧丙烷生产过程优化方法及系统。
技术介绍
1、程序控制
主要关注于使用自动化系统来监控和调节工业流程。这个领域通过编程控制系统来优化生产效率，质量控制，以及资源管理。在程序控制中，软件和硬件协同工作，实时收集数据，执行算法，以及调整流程参数以达到预定的生产目标。这项技术广泛应用于化工、制药、食品加工和其他工业领域，其核心在于通过精确控制生产流程来提高效率和产品质量，同时降低能源消耗和废物产生。
2、其中，环氧丙烷生产过程优化方法是将程序控制技术应用于环氧丙烷的生产流程中。环氧丙烷是一种重要的化学原料，广泛应用于制造塑料、溶剂、制药和其他化工产品。这种优化方法的目的是提高环氧丙烷的生产效率，减少能源消耗，降低生产成本，同时保证产品质量。通过优化生产过程，可以实现更加经济和环保的生产方式，满足市场对高质量和低成本环氧丙烷的需求。为了实现环氧丙烷生产过程的优化，通常采用一系列高级控制策略，包括但不限于先进的过程控制算法，实时数据监控系统，以及过程模拟技术。这些技术允许操作者实时监测生产流程，根据生产数据调整操作参数，以及预测和解决出现的问题。此外，通过集成人工智能和机器学习算法，这些系统可以进一步提高决策的智能化和自动化水平，从而更加精确和高效地优化整个生产过程。
3、传统的环氧丙烷生产方法存在一些明显的不足，首先，传统方法在数据分析和决策制定方面往往缺乏深度和精准度，难以充分发现生产数据中的潜在模式和问题。对于关键变量的预测和风险评估依赖于经验判断，容易出现误差，导
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种环氧丙烷生产过程优化方法及系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种环氧丙烷生产过程优化方法，包括以下步骤：
3、s1：基于环氧丙烷生产数据，采用数据挖掘技术中的随机森林算法，进行数据分析，并生成生产数据分析报告；
4、s2：基于所述生产数据分析报告，采用支持向量机，进行关键变量的预测，并生成关键变量预测报告；
5、s3：基于所述关键变量预测报告，采用决策树和神经网络，进行生产风险的评估，并生成风险评估报告；
6、s4：基于所述风险评估报告，采用长短期记忆网络，进行生产流程优化，并生成生产流程优化方案；
7、s5：基于所述生产流程优化方案，采用梯度提升机，进行生产质量的调整，并生成质量优化参数；
8、s6：基于所述质量优化参数，采用流体动力学模拟技术，进行生产过程模拟，并生成模拟测试报告；
9、s7：基于所述模拟测试报告，实施综合决策支持系统，进行实时生产监控和调整，并建立综合优化生产单元；
10、所述生产数据分析报告包括生产效率的模式、原料使用情况和设备状态分析，所述关键变量预测报告包括原材料需求预测和产品质量预测，所述生产流程优化方案包括生产调度计划和资源配置方案，所述质量优化参数包括温度、压力和化学反应速率的调整参数，所述模拟测试报告包括多生产策略的效果比较和潜在问题预测，所述综合优化生产单元包括实时数据监控、生产调整方案和效率提升措施。
11、作为本专利技术的进一步方案，基于环氧丙烷生产数据，采用数据挖掘技术中的随机森林算法，进行数据分析，并生成生产数据分析报告的步骤具体为：
12、s101：基于环氧丙烷生产数据，采用数据清洗技术，进行异常值剔除和缺失值填充，生成净化后的数据集；
13、s102：基于所述净化后的数据集，采用主成分分析，进行特征降维和关键变量筛选，生成关键特征子集；
14、s103：基于所述关键特征子集，采用随机森林算法，进行模型训练和特征重要性分析，生成随机森林模型；
15、s104：基于所述随机森林模型，进行特征重要性评估和模型验证，生成生产数据分析报告；
16、所述数据清洗技术包括z得分方法剔除异常值、k最近邻填充缺失值，所述主成分分析具体为线性降维技术，用于提取数据的主要特征，所述随机森林算法包括多个决策树的集成，用于提高预测准确性和泛化能力，所述模型验证包括交叉验证和性能指标评估。
17、作为本专利技术的进一步方案，基于所述生产数据分析报告，采用支持向量机，进行关键变量的预测，并生成关键变量预测报告的步骤具体为：
18、s201：基于所述生产数据分析报告，选择预测目标变量，确定预测目标变量集；
19、s202：基于所述预测目标变量集，采用数据划分策略，进行训练集和测试集的构建，生成训练集和测试集；
20、s203：基于所述训练集，采用支持向量机，进行模型训练，生成支持向量机预测模型；
21、s204：基于所述支持向量机预测模型，在测试集上进行预测和性能评估，生成关键变量预测报告；
22、所述数据划分策略具体为通过随机划分法，保障数据分布一致性，所述支持向量机具体为一种分类和回归算法，所述性能评估包括误差分析和准确度检验。
23、作为本专利技术的进一步方案，基于所述关键变量预测报告，采用决策树和神经网络，进行生产风险的评估，并生成风险评估报告的步骤具体为：
24、s301：基于所述关键变量预测报告，采用决策树算法，进行风险因素初始分析，生成初步风险分析结果；
25、s302：基于所述初步风险分析结果，采用神经网络，进行深入风险模式识别，生成深入风险模式识别结果；
26、s303：基于所述深入风险模式识别结果，采用集成学习方法，进行综合风险评估，生成综合风险评估结果；
27、s304：基于所述综合风险评估结果，进行风险等级划分和预警机制设置，生成风险评估报告；
28、所述决策树算法包括分类和回归树，所述神经网络具体为多层感知器，所述集成学习方法包括随机森林和梯度提升机，所述风险等级划分基于决策阈值，所述预警机制基于预设风险评分阈值。
29、作为本专利技术的进一步方案，基于所述风险评估报告，采用长短期记忆网络，进行生产流程优化，并生成生产流程优化方案的步骤具体为：
30、s401：基于所述风险评估报告，识别优化需求，确定优化目标；
31、s402：基于所述优化目标，采用数据挖掘技术，进行流程现状分析，生成流程现状分析结果；
32、s403：基于所述流程现状分析结果，采用长短期记忆网络，进行流程模式学习，生成流程模式学习结果；
33、s404：基于所述流程模式学习结果，进行流程重构和优化方案制定，生成生产流程优化方案；
34、所述优化需求识别包括关键性能指标分析和瓶颈点识别，所述数据挖掘技术包括本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种环氧丙烷生产过程优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的环氧丙烷生产过程优化方法，其特征在于，基于环氧丙烷生产数据，采用数据挖掘技术中的随机森林算法，进行数据分析，并生成生产数据分析报告的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的环氧丙烷生产过程优化方法，其特征在于，基于所述生产数据分析报告，采用支持向量机，进行关键变量的预测，并生成关键变量预测报告的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的环氧丙烷生产过程优化方法，其特征在于，基于所述关键变量预测报告，采用决策树和神经网络，进行生产风险的评估，并生成风险评估报告的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的环氧丙烷生产过程优化方法，其特征在于，基于所述风险评估报告，采用长短期记忆网络，进行生产流程优化，并生成生产流程优化方案的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的环氧丙烷生产过程优化方法，其特征在于，基于所述生产流程优化方案，采用梯度提升机，进行生产质量的调整，并生成质量优化参数的步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的环氧丙烷生产过程优化方
8.根据权利要求1所述的环氧丙烷生产过程优化方法，其特征在于，基于所述模拟测试报告，实施综合决策支持系统，进行实时生产监控和调整，并建立综合优化生产单元的步骤具体为：
9.一种环氧丙烷生产过程优化系统，其特征在于，根据权利要求1-8任一项所述的环氧丙烷生产过程优化方法，所述系统包括数据处理模块、关键变量预测模块、风险评估模块、流程优化模块、质量调整模块、综合优化模块。
10.根据权利要求9所述的环氧丙烷生产过程优化系统，其特征在于，所述数据处理模块基于环氧丙烷生产数据，采用数据清洗技术和主成分分析，进行数据准备和特征提取，并使用随机森林算法，生成净化后的数据集和关键特征子集；
...【技术特征摘要】
1.一种环氧丙烷生产过程优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的环氧丙烷生产过程优化方法，其特征在于，基于环氧丙烷生产数据，采用数据挖掘技术中的随机森林算法，进行数据分析，并生成生产数据分析报告的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的环氧丙烷生产过程优化方法，其特征在于，基于所述生产数据分析报告，采用支持向量机，进行关键变量的预测，并生成关键变量预测报告的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的环氧丙烷生产过程优化方法，其特征在于，基于所述关键变量预测报告，采用决策树和神经网络，进行生产风险的评估，并生成风险评估报告的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的环氧丙烷生产过程优化方法，其特征在于，基于所述风险评估报告，采用长短期记忆网络，进行生产流程优化，并生成生产流程优化方案的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的环氧丙烷生产过程优化方法，其特征在于，基于所述生产流程优化方案...
【专利技术属性】
技术研发人员：路庆超，王本学，殷学炜，
申请(专利权)人：山东三岳化工有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。