【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及化工产品生产，具体而言，涉及一种基于机器学习提高换热器换热效率的方法。
技术介绍
1、随着工业自动化和信息化的不断进步，智能化信息化正逐渐成为提升生产效率、削减成本、增强设备运行稳定性的关键工具。在化工生产流程中，换热器作为核心设备，其换热效率的精确控制对生产能耗和产品质量具有决定性影响。传统上，换热管理主要依靠人工调节，这不仅导致响应时间延迟，而且难以实现动态优化，容易造成能源浪费或设备性能降低。
2、公开号为cn119227267a的专利公开了一种串联板式换热器的小端差热效率优化方法，应用于一热泵设备，涉及热泵
，该方法包括：采集加热介质和热源的初始温度信息，获取换热控制参数空间，随机生成多个控制参数组合进行换热预测，分别获得头端差、尾端差以及相应的介质和热源温度信息，并进行热效率分析。通过计算热效率适应度和换热适应度，对控制参数进行优化调整，获得最优的头换热控制参数和尾换热控制参数。本专利技术解决了现有技术中传统热泵设备的换热器在运行过程中端差较大、换热效率不高，影响设备能效的技术问题，达到了通过优...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习提高换热器换热效率的方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于机器学习提高换热器换热效率的方法，其特征在于，步骤S1中换热器的历史数据至少包括：质量流量、比热容、入口温度、出口温度。
3.如权利要求2所述的基于机器学习提高换热器换热效率的方法，其特征在于，步骤S2中对数据进行预处理包括：缺陷处理、特征设定和数据标准化处理。
4.如权利要求3所述的基于机器学习提高换热器换热效率的方法，其特征在于，所述特征设定包括：将所述质量流量、比热容和入口温度定义为自变量特征，将出口温度定义为因变量特征。
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【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习提高换热器换热效率的方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于机器学习提高换热器换热效率的方法，其特征在于，步骤s1中换热器的历史数据至少包括：质量流量、比热容、入口温度、出口温度。
3.如权利要求2所述的基于机器学习提高换热器换热效率的方法，其特征在于，步骤s2中对数据进行预处理包括：缺陷处理、特征设定和数据标准化处理。
4.如权利要求3所述的基于机器学习提高换热器换热效率的方法，其特征在于，所述特征设定包括：将所述质量流量、比热容和入口温度定义为自变量特征，将出口温度定义为因变量特征。
5.如权利要求1所述的基于机器学习提高换热器换热效率的方法，其特征在于，步骤s3中的数据相关性分析和特征选择包括：
6.如权利要求5所述的基于机器学...
【专利技术属性】
技术研发人员：余忻铭，黄燕峰，王伯健，毛帅，王丽娟，
申请(专利权)人：洛阳双瑞万基钛业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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