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公开(公告)号：CN106778008A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611238411.X
申请日：2016-12-28
Applicant: 中南大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/702
Abstract: 本发明提供一种用于优化加氢裂化过程反应条件的方法，根据集总理论对加氢裂化流程中的化学反应分类处理，并结合物料平衡和能量平衡构建反应器的动力学模型。进一步，对所构建的动力学模型采用状态转移算法进行参数校正，并基于校正后的反应动力学模型构建稳态优化模型，以对加氢裂化过程反应器各床层的入口温度进行在线优化，进而实现延长设备开工周期，提高企业经济效益的目的。
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公开(公告)号：CN106933211B
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201710255414.2
申请日：2017-04-18
Applicant: 中南大学
IPC: G05B19/418 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种识别工业过程动态调整区间的方法和装置，该方法包括：S1，根据一段时间内的运行参数的采样点，通过主成分分析法获取所述运行参数的主成分数据；S2，对所述主成分数据进行滤波和拟合处理，获取拟合曲线；S3，根据所述拟合曲线，通过聚类处理获取对应非零导数的时间点所组成的动态调整区间。通过主成分分析和聚类处理可实现具有较多运行参数的复杂工业过程动态调整区间获取，避免单个或几个运行参数测量误差的影响，准确、有效地识别动态调整区间，不依赖先验知识，具有工业适用性。
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公开(公告)号：CN106281431B
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201610738881.6
申请日：2016-08-26
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供一种加氢裂化装置反应深度的实时预测方法及装置。该方法包括：分工况构建稳态数据集，即利用相似性度量的方法从历史数据集中筛选出各个稳态工况所对应的运行数据集，并按照装置运行阶段、混合进料油属性的不同分类存储；神经网络最佳训练样本集优选操作，即以当前工况的进料油属性为依据，根据混合指标的相似度大小从上述加氢裂化装置稳态工况运行数据集中选取最佳训练样本，完成神经网络的快速训练；反应深度实时预测操作。本发明预测当前运行阶段、当前进料属性、当前操作条件下加氢裂化装置的反应深度，为该过程急冷氢注入量的优化控制提供实时状态信息，是保护催化剂活性、延长装置开工周期、实现目标产品加工量灵活调整的基础。
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公开(公告)号：CN106933211A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710255414.2
申请日：2017-04-18
Applicant: 中南大学
IPC: G05B19/418 , G06K9/62
CPC classification number: Y02P90/02 , G05B19/41885 , G05B2219/32339 , G06K9/6223
Abstract: 本发明提供了一种识别工业过程动态调整区间的方法和装置，该方法包括：S1，根据一段时间内的运行参数的采样点，通过主成分分析法获取所述运行参数的主成分数据；S2，对所述主成分数据进行滤波和拟合处理，获取拟合曲线；S3，根据所述拟合曲线，通过聚类处理获取对应非零导数的时间点所组成的动态调整区间。通过主成分分析和聚类处理可实现具有较多运行参数的复杂工业过程动态调整区间获取，避免单个或几个运行参数测量误差的影响，准确、有效地识别动态调整区间，不依赖先验知识，具有工业适用性。
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公开(公告)号：CN106281431A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610738881.6
申请日：2016-08-26
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供一种加氢裂化装置反应深度的实时预测方法及装置。该方法包括：分工况构建稳态数据集，即利用相似性度量的方法从历史数据集中筛选出各个稳态工况所对应的运行数据集，并按照装置运行阶段、混合进料油属性的不同分类存储；神经网络最佳训练样本集优选操作，即以当前工况的进料油属性为依据，根据混合指标的相似度大小从上述加氢裂化装置稳态工况运行数据集中选取最佳训练样本，完成神经网络的快速训练；反应深度实时预测操作。本发明预测当前运行阶段、当前进料属性、当前操作条件下加氢裂化装置的反应深度，为该过程急冷氢注入量的优化控制提供实时状态信息，是保护催化剂活性、延长装置开工周期、实现目标产品加工量灵活调整的基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106874644B
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201611235402.5
申请日：2016-12-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供一种加氢精制过程中含硫和/或氮的化合物的氢解程度的实时预测方法及其系统，所述方法包括：基于所述过程的当前操作条件，利用极限学习机ELM模型实时预测所述过程中含硫和/或氮的化合物的氢解程度。本发明根据加氢裂化流程在线可检测的过程变量利用ELM实时预测加氢精制过程含硫和/或氮的化合物的氢解程度，可为加氢裂化流程精制反应器的运行优化提供重要的状态信息。
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公开(公告)号：CN106597853B
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201611236250.0
申请日：2016-12-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供加氢裂化流程中主动式动态调控方法。所述方法包括：基于所述加氢裂化流程运行数据，利用决策操作表调控因入口流量变化引起的所述加氢裂化流程至目标运行状态。本发明可实现加氢裂化流量从待调节状态向期望状态的高效平稳调节，有效避免因人工经验调整而引起的过渡时间长、工况波动大和资源浪费严重等问题。
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公开(公告)号：CN106874644A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201611235402.5
申请日：2016-12-28
Applicant: 中南大学
CPC classification number: G06F19/704 , C10G45/72 , C10G2300/202 , G05B23/024 , G06F19/707
Abstract: 本发明提供一种加氢精制过程中含硫和/或氮的化合物的氢解程度的实时预测方法及其系统，所述方法包括：基于所述过程的当前操作条件，利用极限学习机ELM模型实时预测所述过程中含硫和/或氮的化合物的氢解程度。本发明根据加氢裂化流程在线可检测的过程变量利用ELM实时预测加氢精制过程含硫和/或氮的化合物的氢解程度，可为加氢裂化流程精制反应器的运行优化提供重要的状态信息。
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公开(公告)号：CN106597853A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611236250.0
申请日：2016-12-28
Applicant: 中南大学
CPC classification number: G05B13/042 , C10G47/00
Abstract: 本发明提供加氢裂化流程中主动式动态调控方法。所述方法包括：基于所述加氢裂化流程运行数据，利用决策操作表调控因入口流量变化引起的所述加氢裂化流程至目标运行状态。本发明可实现加氢裂化流量从待调节状态向期望状态的高效平稳调节，有效避免因人工经验调整而引起的过渡时间长、工况波动大和资源浪费严重等问题。
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