[發明專利]一種芳烴歧化生產環節的產物預測方法和系統

有效

• 申請號: 202010073372.2
• 申請日: 2020-01-22
• 公開（公告）號: CN111292811B
• 公開（公告）日: 2023-04-14
• 發明（設計）人: 杜文莉;楊明磊;鐘偉民;錢鋒;李智
• 申請（專利權）人: 華東理工大學
• 主分類號: G16C20/10
• 分類號: G16C20/10;G16C20/70
• 代理公司: 上海專利商標事務所有限公司 31100
• 代理人: 施浩

1.一種芳烴歧化生產環節的產物預測方法，其特征在于，方法包括：

步驟1：接收選定的芳烴歧化生產環節的操作條件作為代理模型的輸入變量，接收選定的芳烴歧化生產環節的產物產率作為代理模型的輸出變量，設定輸入變量的上下限范圍，生成若干個初始樣本點，利用機理模型獲得所有初始樣本點的實際輸出響應值，同時生成測試樣本集用于代理模型的精度驗證；

步驟2：根據初始樣本點以及初始樣本點的實際輸出響應值，建立多個子Kriging代理模型；

步驟3：在樣本空間內隨機生成多個候選采樣點，分別計算該多個候選采樣點在該多個子Kriging代理模型上的輸出響應值，并得到每個候選采樣點在該多個子Kriging代理模型上的輸出響應值的交叉驗證方差；

步驟4：分別計算該多個候選采樣點的稀疏度，將每個候選采樣點的稀疏度與交叉驗證方差分別歸一化后相加，得到每個候選采樣點的不確定性權重；

步驟5：選擇不確定性權重最大的候選采樣點作為新增采樣點，反歸一化后利用機理模型計算出實際輸出響應值，將新增采樣點加入到代理模型的訓練樣本集中以重新訓練代理模型，通過多次迭代后得到最終的代理模型；

步驟6：通過建立的代理模型實現對芳烴歧化生產過程的模擬，對芳烴歧化產物產率進行預測。

2.根據權利要求1所述的芳烴歧化生產環節的產物預測方法，其特征在于，作為代理模型的輸入變量的芳烴歧化生產環節的操作條件包括：歧化進料總量、進料甲苯流量、進料C₉流量、循環氫流量、補充氫流量、反應溫度、反應壓力、進料甲苯含量、進料甲乙苯含量、進料三甲苯含量；輸出變量選擇歧化環節的產物產率包括：歧化氫氣收率、干氣收率、輕烴收率、苯收率、C₈₊收率。

3.根據權利要求1所述的芳烴歧化生產環節的產物預測方法，其特征在于，步驟1中的初始樣本點是在各輸入變量上下限范圍內利用拉丁超立方采樣生成，用于測試的樣本集也是在搜索空間中利用拉丁超立方采樣生成。

4.根據權利要求1所述的芳烴歧化生產環節的產物預測方法，其特征在于，步驟2中的初始樣本點在建立多個子Kriging代理模型之前先進行歸一化操作。

5.根據權利要求1所述的芳烴歧化生產環節的產物預測方法，其特征在于，步驟4中的每個候選采樣點的不確定性權重為：

weight＝δ²(x)/max(δ²(x))+sparsity(x)/max(sparsity(x))，其中sparsity(x)是每個候選點的稀疏度，δ²(x)是步驟3中得到的每個候選采樣點在該多個子Kriging代理模型上的輸出響應值的交叉驗證方差。

6.一種芳烴歧化生產環節的產物預測系統，其特征在于，包括：

樣本生成模塊，接收選定的芳烴歧化生產環節的操作條件作為代理模型的輸入變量，接收選定的芳烴歧化生產環節的產物的產率作為代理模型的輸出變量，設定輸入變量的上下限范圍，生成若干個初始樣本點，利用機理模型獲得所有初始樣本點的實際輸出響應值，同時生成測試樣本集用于代理模型的精度驗證；

子Kriging代理模型建立模塊，根據初始樣本點以及初始樣本點的實際輸出響應值，建立多個子Kriging代理模型；

交叉驗證方差計算模塊，在樣本空間內隨機生成多個候選采樣點，分別計算該多個候選采樣點在該多個子Kriging代理模型上的輸出響應值，并得到每個候選采樣點在該多個子Kriging代理模型上的輸出響應值的交叉驗證方差；

不確定性權重獲取模塊，分別計算該多個候選采樣點的稀疏度，將每個候選采樣點的稀疏度與交叉驗證方差分別歸一化后相加，得到每個候選采樣點的不確定性權重；

代理模型建立模塊，選擇不確定性權重最大的候選采樣點作為新增采樣點，反歸一化后利用機理模型計算出實際輸出響應值，將新增采樣點加入到代理模型的訓練樣本集中以重新訓練代理模型，通過多次迭代后得到最終的代理模型；

模型預測模塊，通過建立的代理模型實現對芳烴歧化生產過程的模擬，對芳烴歧化產物產率進行預測。