一种焦炉异常工况智能巡检方法技术

本发明专利技术涉及焦炉巡检，具体涉及一种焦炉异常工况智能巡检方法，采用快速傅里叶变换FFT将温度和压力数据从时域转换至频域，并提取频谱特征，利用循环神经网络RNN基于温度和压力数据的频谱特征识别对应的焦炉工况状态，以进行智能预警；基于LM算法构建频谱特征模型，利用频谱特征模型对温度和压力数据进行异常数据拟合，以判断是否存在异常工况，并进行智能预警；记录每个周期内温度和压力数据的最大值、最小值，采用周期内最值异常检测方法判断每个周期内是否存在异常工况，并进行智能预警；本发明专利技术提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的无法对焦炉异常工况进行准确、及时监测的缺陷。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及焦炉巡检，具体涉及一种焦炉异常工况智能巡检方法。

技术介绍

1、焦炉巡检是焦化厂日常运营中非常重要的一项工作，其关系到焦炉的安全、稳定以及高效运行。传统焦炉巡检主要依赖于人工巡查和经验判断，存在以下问题：

2、1)巡检频率低：传统焦炉巡检往往是定期进行，无法实时监测焦炉工况状态，容易漏检异常工况；

3、2)误差大：人工巡检受巡检人员的经验和主观因素等影响，容易出现误判和漏检，给设备安全带来潜在威胁；

4、3)实时性差：传统巡检方法无法实时获取焦炉运行数据，难以及时发现异常工况，延误处理时机。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有技术所存在的上述缺点，本专利技术提供了一种焦炉异常工况智能巡检方法，能够有效克服现有技术所存在的无法对焦炉异常工况进行准确、及时监测的缺陷。

3、(二)技术方案

4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：

5、一种焦炉异常工况智能巡检方法，采用快速傅里叶变换f本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种焦炉异常工况智能巡检方法，其特征在于：采用快速傅里叶变换FFT将温度和压力数据从时域转换至频域，并提取频谱特征，利用循环神经网络RNN基于温度和压力数据的频谱特征识别对应的焦炉工况状态，以进行智能预警；

2.根据权利要求1所述的焦炉异常工况智能巡检方法，其特征在于：所述采用快速傅里叶变换FFT将温度和压力数据从时域转换至频域，并提取频谱特征，包括：

3.根据权利要求2所述的焦炉异常工况智能巡检方法，其特征在于：S11中采用快速傅里叶变换FFT将温度和压力数据从时域转换至频域，包括：

4.根据权利要求2所述的焦炉异常工况智能巡检方法，其特征在于：...

【技术特征摘要】

1.一种焦炉异常工况智能巡检方法，其特征在于：采用快速傅里叶变换fft将温度和压力数据从时域转换至频域，并提取频谱特征，利用循环神经网络rnn基于温度和压力数据的频谱特征识别对应的焦炉工况状态，以进行智能预警；

2.根据权利要求1所述的焦炉异常工况智能巡检方法，其特征在于：所述采用快速傅里叶变换fft将温度和压力数据从时域转换至频域，并提取频谱特征，包括：

3.根据权利要求2所述的焦炉异常工况智能巡检方法，其特征在于：s11中采用快速傅里叶变换fft将温度和压力数据从时域转换至频域，包括：

4.根据权利要求2所述的焦炉异常工况智能巡检方法，其特征在于：所述利用循环神经网络rnn基于温度和压力数据的频谱特征识别对应的焦炉工况状态，以进行智能预警，包括：

5.根据权利要求1所述的焦炉异常工...

【专利技术属性】
技术研发人员：盛成，王辉，徐姮，
申请(专利权)人：合肥力拓云计算科技有限公司，
类型：发明
国别省市：