公开(公告)号：CN117291267A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202311364399.7

申请日：2023-10-20

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 喻果 ,  江超 ,  杨澄 ,  薄翠梅

IPC: G06N5/04 ,  G06N3/094 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种基于深度对抗慢特征提取网络的化工过程推断建模方法。该方法采用变量注意力机制，在每个时间步长自适应筛选输入变量，以增强模型的预测性能并抑制冗余。同时，引入PSF‑Net用于有效刻画化工过程中的非线性和大惯性的过程特性。为进一步提高模型的鲁棒性和隐式提取高阶特征的能力，本发明开发了一个鉴别器，并设计了对抗性学习框架。在该框架中，鉴别器与PSF‑Net进行最小‑最大博弈，不断博弈迭代直到达到纳什均衡。最后，推导出适用于APSF‑Net的最终目标函数，能够有效地对模型参数进行迭代更新至局部最优，实现了质量变量的在线估计，为后续过程监测、优化和控制等操作提供了强有力的基础。

公开(公告)号：CN117219188A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202311095084.7

申请日：2023-08-28

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 薄翠梅 ,  杨澄 ,  江超 ,  李俊 ,  乔旭

IPC: G16C20/30 ,  G16C20/10 ,  G16C20/70

Abstract: 本发明提供了一种反应精馏多工况产治协同的污染物去除率预测方法，针对反应精馏生产过程的废气、废水和精馏残液等污染物排放，定义污染物去除率为污染物治理总量与排放总量之比。采用最大均值差异方法在度量模态分布差异的基础上进行离线模态识别，针对每一个模态的过程特性建立单高斯模型或者高斯混合模型，利用多模型融合方法对污染物排放量和污染物治理量进行实时预测，从而实现多工况背景下污染物去除率的在线估计，本发明针对反应精馏生产与治理过程的操作点切换，利用模态识别技术与多模型融合方法对污染物去除率进行实时估计，用于评价污染物产治协同性能，实现满足长期超净排放约束下总经济效益最大化的生产目标。

公开(公告)号：CN114927171B

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202210552520.8

申请日：2022-05-20

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 薄翠梅 ,  杨澄 ,  李俊 ,  高世达 ,  崔咪芬 ,  乔旭

IPC: G16C20/10 ,  G16C20/70

Abstract: 本发明提供了一种多相态有机污染物治理的能量平衡混合建模方法，针对反应精馏生产过程排放的废气、废水和精馏残液等多相态有机污染物，采用临氧裂解催化氧化治理工艺，构建能量转化方程和能量传递方程，定义自热平衡率；采用长短时记忆循环神经网络的半监督学习建模方法，建立不同组分浓度和操作条件的催化反应速率估计模型，依据反应速率建立临氧裂解及催化氧化反应动力学模型实时预测治理过程各组分浓度及耗氧量的变化，再根据能量转换方程和能量传递方程计算治理过程的能量动态自热平衡率。本发明利用高浓度有机污染物中蕴含着大量的能量，将催化反应过程释放大量的能量，直接用于非气态污染物温升与汽化所需热量，显著降低治理装置运行能耗。

公开(公告)号：CN117316327A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311298880.0

申请日：2023-10-09

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 喻果 ,  江超 ,  杨澄 ,  薄翠梅

IPC: G16C20/30 ,  G16C20/10 ,  G16C20/70 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047

Abstract: 本发明提供了一种用于煤制乙二醇过程的小样本质量预测方法，建立了一种可迁移对抗慢特征提取网络(TASF‑Net)。该网络结合了慢度原则与贝叶斯深度学习，能够有效刻画煤制乙二醇过程中的大惯性及非线性的特性。同时该网络采用最小‑最大博弈理论进行对抗学习，从而提高模型的鲁棒性和隐式提取高阶统计信息的能力。此外，利用增量微调迁移学习来将预训练模型中的知识迁移到目标域，并使用有限的目标域标记数据对目标模型SF‑Net进一步增量微调，从而提高目标模型的小样本预测精度。这种综合性方法有效解决了离线化验分析数据样本极其稀缺导致的建模困难问题，为后续过程监测、优化和控制等操作提供了强有力的基础。

公开(公告)号：CN114927171A

公开(公告)日：2022-08-19

申请号：CN202210552520.8

申请日：2022-05-20

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 薄翠梅 ,  杨澄 ,  李俊 ,  高世达 ,  崔咪芬 ,  乔旭

IPC: G16C20/10 ,  G16C20/70

Abstract: 本发明提供了一种多相态有机污染物治理的能量平衡混合建模方法，针对反应精馏生产过程排放的废气、废水和精馏残液等多相态有机污染物，采用临氧裂解催化氧化治理工艺，构建能量转化方程和能量传递方程，定义自热平衡率；采用长短时记忆循环神经网络的半监督学习建模方法，建立不同组分浓度和操作条件的催化反应速率估计模型，依据反应速率建立临氧裂解及催化氧化反应动力学模型实时预测治理过程各组分浓度及耗氧量的变化，再根据能量转换方程和能量传递方程计算治理过程的能量动态自热平衡率。本发明利用高浓度有机污染物中蕴含着大量的能量，将催化反应过程释放大量的能量，直接用于非气态污染物温升与汽化所需热量，显著降低治理装置运行能耗。