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大数据驱动建模平台技术在加氢裂化工艺预测上的应用 被引量：3
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作者 王晨 陆鹏飞 +3 位作者 阮冰 杨纪 方友 曹晓红 《石油炼制与化工》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期120-126,共7页
随着炼化装置传感器与集散控制系统的普及,基于数据驱动建模技术对生产大数据的分析、模拟,进而指导生产优化、监测预警,日益成为研究应用热点。总结了数据驱动建模方法,包括多元统计过程控制(MSPC)、机器学习(ML)、深度学习(DL)等在炼... 随着炼化装置传感器与集散控制系统的普及,基于数据驱动建模技术对生产大数据的分析、模拟,进而指导生产优化、监测预警,日益成为研究应用热点。总结了数据驱动建模方法,包括多元统计过程控制(MSPC)、机器学习(ML)、深度学习(DL)等在炼化流程建模优化过程中的应用;介绍了中海油惠州石化有限公司构建的炼化大数据驱动建模平台,以及基于堆叠自编码器(SAEs)-混合高斯模型(GMM)对多模态工况下加氢裂化生产喷气燃料收率的预测。结果表明:炼化大数据驱动模型对加氢裂化过程预测的准确性优异;与传统数据驱动建模相比,该炼化大数据驱动建模平台实现了无代码建模工作流,建模耗时由传统的7 d大幅缩短为2 h左右,显著提升了建模效率。 展开更多
关键词 数据驱动建模 炼化大数据 建模平台 加氢裂化 多模态工况
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