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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京富島信息工程有限公司申請(qǐng)的專利一種連續(xù)催化重整反應(yīng)過程穩(wěn)態(tài)工況檢測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114996656B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210582209.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/27；該發(fā)明授權(quán)一種連續(xù)催化重整反應(yīng)過程穩(wěn)態(tài)工況檢測(cè)方法是由陳夕松;楊向文;楊衛(wèi);蔣宇;梅彬設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-05-26向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種連續(xù)催化重整反應(yīng)過程穩(wěn)態(tài)工況檢測(cè)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種連續(xù)催化重整裝置反應(yīng)過程穩(wěn)態(tài)工況檢測(cè)方法，該方法自動(dòng)從連續(xù)催化重整反應(yīng)過程中篩選出與產(chǎn)品關(guān)鍵質(zhì)量參數(shù)相關(guān)性強(qiáng)的過程參數(shù)，通過計(jì)算回歸系數(shù)并對(duì)其進(jìn)行加權(quán)，然后再使用PLS計(jì)算殘差空間，最后在殘差空間使用PCA進(jìn)行穩(wěn)態(tài)工況檢測(cè)。相較于僅使用PCA的檢測(cè)方法，該方法考慮了穩(wěn)態(tài)工況與產(chǎn)品關(guān)鍵質(zhì)量參數(shù)之間的關(guān)系，避免了正常操作條件變化導(dǎo)致的誤報(bào)；相較于使用PLS加PCA的檢測(cè)方法，該方法對(duì)過程參數(shù)進(jìn)行了篩選和加權(quán)，去除了無(wú)關(guān)參數(shù)的影響，進(jìn)一步降低了誤報(bào)率。該方法可幫助企業(yè)準(zhǔn)確識(shí)別穩(wěn)態(tài)過程，對(duì)穩(wěn)定并優(yōu)化連續(xù)重整生產(chǎn)，提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益具有重要價(jià)值。

本發(fā)明授權(quán)一種連續(xù)催化重整反應(yīng)過程穩(wěn)態(tài)工況檢測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種連續(xù)催化重整反應(yīng)過程穩(wěn)態(tài)工況檢測(cè)方法，其特征在于：自動(dòng)篩選與產(chǎn)品關(guān)鍵質(zhì)量參數(shù)相關(guān)的過程參數(shù)，并對(duì)過程參數(shù)進(jìn)行加權(quán)，然后使用偏最小二乘回歸PLS建立過程參數(shù)與產(chǎn)品關(guān)鍵質(zhì)量參數(shù)之間的模型，獲取模型中產(chǎn)品關(guān)鍵質(zhì)量參數(shù)的殘差空間，再使用主成分分析PCA在殘差空間進(jìn)行穩(wěn)態(tài)工況檢測(cè)，包括以下步驟：1收集煉化企業(yè)連續(xù)催化重整反應(yīng)過程中m個(gè)平穩(wěn)時(shí)刻的過程參數(shù)X∈Rm×a和產(chǎn)品關(guān)鍵質(zhì)量參數(shù)Y∈Rm×b，a表示過程參數(shù)個(gè)數(shù)，b表示產(chǎn)品關(guān)鍵質(zhì)量參數(shù)個(gè)數(shù)；2建立過程參數(shù)與產(chǎn)品關(guān)鍵質(zhì)量參數(shù)的線性回歸模型為模型預(yù)測(cè)值，采用如下優(yōu)化方法求解得到模型中過程參數(shù)的系數(shù)W∈Ra×b： 式中||||Fro表示Frobenius范數(shù)，對(duì)于矩陣A，||||21表示L21范數(shù)，對(duì)于矩陣A，λ為懲罰系數(shù)；系數(shù)記aij表示位于矩陣A第i行第j列的元素；3篩選與產(chǎn)品關(guān)鍵質(zhì)量參數(shù)相關(guān)性強(qiáng)的過程參數(shù)c表示相關(guān)性強(qiáng)的過程參數(shù)個(gè)數(shù)；4對(duì)相關(guān)性強(qiáng)的過程參數(shù)進(jìn)行加權(quán)處理得到加權(quán)后的過程參數(shù)5使用PLS提取q個(gè)主成分建立和的模型： 式中表示模型對(duì)產(chǎn)品關(guān)鍵質(zhì)量參數(shù)的預(yù)估值，V∈Rc×b為模型的回歸系數(shù)；6計(jì)算模型中產(chǎn)品關(guān)鍵質(zhì)量參數(shù)的殘差空間Y*；7使用PCA計(jì)算Y*的SPE和T2統(tǒng)計(jì)量；8基于SPE和T2，計(jì)算BIC統(tǒng)計(jì)量；9對(duì)連續(xù)催化重整反應(yīng)過程進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)，計(jì)算瞬時(shí)統(tǒng)計(jì)量BIC*；使用以下方法計(jì)算BIC統(tǒng)計(jì)量： 式中pT2|F表示發(fā)生故障的情況下T2統(tǒng)計(jì)量越界的概率，pF|T2表示T2統(tǒng)計(jì)量越界的情況下發(fā)生故障的概率，pSPE|F表示發(fā)生故障的情況下SPE統(tǒng)計(jì)量越界的概率，pF|SPE表示SPE統(tǒng)計(jì)量越界的情況下發(fā)生故障的概率；10基于瞬時(shí)統(tǒng)計(jì)量BIC*進(jìn)行穩(wěn)態(tài)判斷：如果瞬時(shí)統(tǒng)計(jì)量BIC*1-α，α表示置信度，則系統(tǒng)處于穩(wěn)態(tài)，轉(zhuǎn)步驟9，否則預(yù)警并轉(zhuǎn)步驟9。

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