乙烯裂解爐在線操作優(yōu)化系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、乙烯裂解爐是乙烯生產(chǎn)的核心裝置，其能否平穩(wěn)地操作不僅直接影響到乙烯生產(chǎn)的產(chǎn)量和質(zhì)量，而且還會(huì)對(duì)下游化工產(chǎn)品的生產(chǎn)過(guò)程產(chǎn)生重大影響。因此，乙烯裂解爐的操作優(yōu)化研究至關(guān)重要。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，基于數(shù)據(jù)的智能模型研究也逐漸成為乙烯裂解爐建模優(yōu)化的重要方法，使得乙烯裂解爐的運(yùn)行更加安全，操作更加平穩(wěn)，裂解產(chǎn)物的收率得到提高。
　　 本文首先對(duì)OPC技術(shù)進(jìn)行研究，實(shí)現(xiàn)與乙烯裂解爐現(xiàn)場(chǎng)的DCS系統(tǒng)的雙向通信，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的讀取與寫入操作，然

2、后使用數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，包括數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)缺失值填充、數(shù)據(jù)異常檢測(cè)、數(shù)據(jù)濾波以及數(shù)據(jù)規(guī)范化等算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理，以供建模優(yōu)化使用。
　　 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、PSO算法以及K-Means聚類算法提出了DMPSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法，建立了乙烯裂解爐裂解產(chǎn)物收率的在線軟測(cè)量模型，并采用PSO算法進(jìn)行模型優(yōu)化，具體的應(yīng)用實(shí)例表明，操作優(yōu)化后，乙烯收率和丙烯收率都得到不同程度的提高，驗(yàn)證了DMPSO-RBF算法的有效性。

3、>　　 在對(duì)概念格研究的基礎(chǔ)上，針對(duì)乙烯裂解爐操作優(yōu)化的具體應(yīng)用需求，本文對(duì)概念格的基本構(gòu)造算法進(jìn)行改進(jìn)，同時(shí)，將目標(biāo)屬性的概念用于操作規(guī)則挖掘算法，具體的應(yīng)用實(shí)例表明，本文的構(gòu)造算法大大降低了概念格的構(gòu)造復(fù)雜度，基于目標(biāo)屬性的操作規(guī)則挖掘算法使得挖掘過(guò)程更加有針對(duì)性，大大提高了操作規(guī)則的挖掘效率。
　　 基于.Net Framework、COM以及設(shè)計(jì)模式相關(guān)技術(shù)，開發(fā)出乙烯裂解爐在線操作優(yōu)化系統(tǒng)。系統(tǒng)具有用戶界面友好、系統(tǒng)