[發明專利]一種連續催化重整反應過程穩態工況檢測方法

在審

• 申請號: 202210582209.8
• 申請日: 2022-05-26
• 公開（公告）號: CN114996656A
• 公開（公告）日: 2022-09-02
• 發明（設計）人: 陳夕松;楊向文;楊衛;蔣宇;梅彬
• 申請（專利權）人: 南京富島信息工程有限公司
• 主分類號: G06F17/18
• 分類號: G06F17/18;G06K9/62;G06Q10/06;G06Q50/04
• 代理公司: 南京天華專利代理有限責任公司 32218
• 代理人: 劉暢;夏平

本發明公開了一種連續催化重整裝置反應過程穩態工況檢測方法，該方法自動從連續催化重整反應過程中篩選出與產品關鍵質量參數相關性強的過程參數，通過計算回歸系數并對其進行加權，然后再使用PLS計算殘差空間，最后在殘差空間使用PCA進行穩態工況檢測。相較于僅使用PCA的檢測方法，該方法考慮了穩態工況與產品關鍵質量參數之間的關系，避免了正常操作條件變化導致的誤報；相較于使用PLS加PCA的檢測方法，該方法對過程參數進行了篩選和加權，去除了無關參數的影響，進一步降低了誤報率。該方法可幫助企業準確識別穩態過程，對穩定并優化連續重整生產，提高企業經濟效益具有重要價值。

技術領域

本發明涉及煉化企業生產過程中的工況監測領域，具體為一種判別連續催化重整反應過程穩態與否并在失穩前及時預警的方法。

背景技術

在煉化企業生產過程中，物料平衡的計算、熱平衡的計算、模型參數的估計，以及實時優化等都是以生產過程處于穩態為前提，因此檢測生產過程當前是否處于穩態對煉化企業的高效生產至關重要。

然而，目前對于工業過程的穩態工況檢測方法主要還是使用主成分分析(PCA)算法計算過程參數的SPE和T²統計量，沒有考慮到系統的控制作用下過程參數變化對產品關鍵質量參數的影響。由于沒有區分工況切換或正常操作條件變化，導致會在過程參數發生變化但產品關鍵質量參數不變的情況下，錯誤判斷工藝過程處于失穩狀態。近年來，已有研究者考慮到產品關鍵質量參數與穩態的關系，將產品關鍵質量參數分為可以被過程參數解釋的部分和不能被過程參數解釋的部分，使用偏最小二乘(PLS)建立過程參數與產品關鍵質量參數的模型，然后計算殘差作為過程參數無法解釋的產品關鍵質量參數變化部分，再使用PCA對殘差進行檢測并判斷。但由于連續重整過程反應極其復雜，過程參數和產品關鍵質量參數眾多，其不加區分的使用所有過程參數和產品關鍵質量參數建立模型，引入了許多無關數據，使得PLS建立的模型精度降低，導致穩態判別還是存在一定的誤報。因此對于連續重整反應過程的穩態工況檢測效果還有待進一步提升。

發明內容

針對上述問題，本發明公開了一種基于數據之間相關性自動篩選出與產品關鍵質量參數相關性強的過程參數，并考慮產品關鍵質量參數與穩態工況關系的穩態工況檢測技術，通過計算回歸系數自動篩選出與產品關鍵質量參數相關性強的過程參數并對過程參數進行加權后再建立模型，盡可能去除了與產品關鍵質量參數無關的變量，提高了PLS建模的精度，使得后面使用PCA對產品關鍵質量參數殘差空間進行檢測時降低了誤報率。該方法包括以下步驟：

1)收集煉化企業連續催化重整反應過程中m個平穩時刻的過程參數X∈R^m×a和產品關鍵質量參數Y∈R^m×b，a表示過程參數個數，b表示產品關鍵質量參數個數；

2)建立過程參數與產品關鍵質量參數的線性回歸模型Y＝XW，采用如下優化方法求解得到

模型中過程參數的系數W∈R^a×b：

式中|| ||_Fro表示Frobenius范數，對于矩陣A，|| ||₂₁表示L₂₁范數，對于矩陣A，λ為懲罰系數，系數記a_ij表示位于矩陣A第i行第j列的元素；；

3)篩選滿足w_k＞d，k＝1,2,...,c的過程參數作為與產品關鍵質量參數相關性強的過程參數d表示閾值，c表示相關性強的過程參數個數；

4)對過程參數使用以下方法對進行加權處理得到加權后的過程參數

5)使用PLS提取q個主成分建立和Y的模型：

式中表示模型對產品關鍵質量參數的預估值，V∈R^c×b表示模型的回歸系數；