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[發(fā)明專利]一種基于梯度提升決策樹的磷酸生產參數(shù)控制方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201810525087.2 申請日: 2018-05-28
公開(公告)號: CN108873829B 公開(公告)日: 2020-09-15
發(fā)明(設計)人: 詹曉丹;邱振魯;沈佳杰;劉瓊;韓彩亮;陳宜川 申請(專利權)人: 上海新增鼎數(shù)據(jù)科技有限公司
主分類號: G05B19/418 分類號: G05B19/418
代理公司: 武漢宇晨專利事務所 42001 代理人: 王敏鋒
地址: 201204 *** 國省代碼: 上海;31
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 梯度 提升 決策樹 磷酸 生產 參數(shù) 控制 方法
【說明書】:

本文提供了一種在飼料級磷酸氫鈣生產過程中,對磷礦粉消耗量進行軟測量的方法及磷酸生產參數(shù)控制方法。通過對影響礦粉消耗的相關因素進行分析,基于機器學習的方法理論,將物聯(lián)網(wǎng)采集設備自動采集的礦漿流量實時數(shù)據(jù)、硫酸流量實時數(shù)據(jù)和實驗室人工采集的礦漿密度數(shù)據(jù)傳輸并存儲在云平臺,然后基于python語言分析平臺與數(shù)據(jù)庫直連,提取基于時間序列數(shù)據(jù)的特征進行分析建模,建立對磷礦粉消耗的實時軟測量技術,進而替代投資高、易損壞的磷礦粉物理計量設備。該方法的實現(xiàn)過程主要包括:采集礦漿流量、硫酸流量、礦漿貯槽密度、礦粉消耗歷史數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)預處理,訓練梯度提升決策樹GBDT回歸模型,利用訓練后的梯度提升決策樹GBDT回歸模型預測礦粉消耗量控制磷酸生成參數(shù)。

技術領域

發(fā)明涉及化工生產中的原料計量領域,尤其涉及飼料級磷酸氫鈣生產過程中基于梯度提升決策樹的磷酸生產參數(shù)控制方法,還涉及基于梯度提升決策樹的磷礦粉消耗量軟測量方法。

背景技術

在飼料級磷酸氫鈣生產過程中,磷礦粉是重要的原材料,磷礦粉消耗量的計量對成本控制等企業(yè)經(jīng)營管理活動有著重要意義。目前,生產過程中磷礦粉消耗量計量主要依靠礦粉裝載機在產線投料時進行計量,計量設備存在著耗資大、故障率高、不夠穩(wěn)定等問題。相較于礦粉計量,流量計量和密度計量具有較高的穩(wěn)定性和成本優(yōu)勢。而且如果因裝載機計量誤差導致實際裝載磷礦粉過高,則會導致返流稠漿中的磷酸不足以溶解磷礦粉,多余的磷礦粉與硫酸反應發(fā)生鈍化,使多余的磷礦粉與生成的硫酸鈣水合物一起被過濾,產生浪費加大磷礦粉的投入成本;因裝載機計量誤差導致實際裝載磷礦粉過少,則會生成較多二水物硫酸鈣(CaSO4·2H2O)不易洗滌過濾,磷酸濃度較低,增加單位濃度磷酸的能耗。分析礦粉制漿工段和磷酸萃取工段的生產流程不難發(fā)現(xiàn),礦粉的消耗與礦漿流量、礦漿密度以及硫酸流量有關聯(lián)。因此,有效的利用更為穩(wěn)定的流量計量和密度計量數(shù)據(jù),然后通過機器學習的方法,對礦粉消耗量進行測算,對減少成本和保證磷酸的產量具有極大意義。

發(fā)明內容

本發(fā)明的主要目的在于,提供一種基于梯度提升決策樹的磷礦消耗量軟測量方法,基于機器學習方法理論,建立飼料級磷酸氫鈣生產過程中磷礦粉消耗量軟測量的應用分析系統(tǒng)。

本發(fā)明的另一目的在于,提供一種基于梯度提升決策樹的磷酸生產參數(shù)控制方法,替代不夠穩(wěn)定的磷礦粉裝載機計量量,用于作為飼料級磷酸氫鈣的生產參數(shù),以解決磷礦粉消耗量的測量精度問題。

本發(fā)明的上述技術問題主要是通過下述技術方案得以解決的:

一種基于梯度提升決策樹的磷酸生產參數(shù)控制方法,包括磷礦消耗量軟測量方法及磷酸生產參數(shù)控制步驟:

磷礦消耗量軟測量方法:

步驟1.根據(jù)飼料級磷酸氫鈣的磷礦來源通過傳感器采集磷酸生產參數(shù)構建歷史數(shù)據(jù)庫,磷酸生產參數(shù)包括:從生產廠磷礦粉制漿工段采集磷礦漿計量流量數(shù)據(jù)和礦漿貯槽密度數(shù)據(jù);從生產廠磷酸萃取工段采集硫酸計量流量數(shù)據(jù);其次從生產廠磷礦粉制漿工段獲取磷礦粉消耗量的測量值;形成以磷礦漿計量流量、礦漿貯槽密度、硫酸計量流量、磷礦粉消耗量為特征并以時間為序列的磷酸生產參數(shù)大數(shù)據(jù)集;用于對獲取的磷酸生產參數(shù)大數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)轉換,形成以每日每小時為序列的礦漿貯槽密度、磷礦粉消耗量,以及1-60分鐘的磷礦漿計量流量和1-60分鐘的硫酸計量流量的122列參數(shù)特征的大數(shù)據(jù)集。

步驟2.采用標準化模塊對獲取大數(shù)據(jù)集進行零-均值計算處理得標準化數(shù)據(jù),零-均值計算模塊處理過程包括:標準化數(shù)據(jù)=(原始磷酸生產參數(shù)-原始磷酸生產參數(shù)的均值)/原始磷酸生產參數(shù)的標準差,用于將各分鐘磷礦漿計量流量、各小時礦漿貯槽密度以及各分鐘硫酸計量流量數(shù)據(jù)按比例縮放,消除上述參數(shù)特征數(shù)量級差異,降低上述參數(shù)特征的權重占比;

步驟3.對獲取的標準化后的大數(shù)據(jù)集進行劃分,以時間為維度按照4:1的數(shù)據(jù)量比例將大數(shù)據(jù)集隨機劃分為訓練大數(shù)據(jù)集和測試大數(shù)據(jù)集,訓練大數(shù)據(jù)集用于對模型進行訓練,測試大數(shù)據(jù)集用于對訓練的模型進行評估;

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