[发明专利]基于传感器阵列和人工神经网络的烯烃四元气相共聚方法

权利要求书

1.一种基于传感器阵列和人工神经网络的烯烃四元气相共聚方法，其特征在于，包括：

采集反应器内不同混合气组成下对应的在线密度黏度计的密度读数、黏度读数和热导检测器的读数，得到样本数据集；所述在线密度黏度计与所述热导检测器组成气体物性传感器阵列且串联在反应器顶部连接的尾气线上；

根据所述样本数据集，建立并训练基于人工神经网络的反应器内气相组成检测模型，包括：将所述样本数据集按照预设比例划分为训练集和验证集；将所述训练集中所述在线密度黏度计的密度读数、黏度读数和所述热导检测器的读数作为基于人工神经网络的反应器内气相组成检测模型的输入，对应的混合气组成作为基于人工神经网络的反应器内气相组成检测模型的输出；利用损失函数对所述混合气组成预测效果进行评价，用优化器不断更新基于人工神经网络的反应器内气相组成检测模型的参数，直到达到预设迭代次数，得到优化后的基于人工神经网络的反应器内气相组成检测模型；采用所述验证集对优化后的基于人工神经网络的反应器内气相组成检测模型进行验证，将验证通过的优化后的基于人工神经网络的反应器内气相组成检测模型作为训练好的基于人工神经网络的反应器内气相组成检测模型，否则调整网络模型的结构和超参数，重复训练过程，直到验证通过；

将训练好的基于人工神经网络的反应器内气相组成检测模型嵌入至DCS中，对烯烃四元气相共聚合时反应器内气相组成进行线上实时检测；

根据反应器内实时气相组成，通过质量衡算对烯烃四元气相共聚合时各聚合单体的瞬时消耗速率进行监测；

根据监测的各聚合单体瞬时消耗速率，调节各聚合单体的进料速率，对烯烃四元气相共聚合时共聚物瞬时共聚组成进行控制。

2.根据权利要求1所述的烯烃四元气相共聚方法，其特征在于，在所述采集反应器内不同混合气组成下对应的在线密度黏度计的密度读数、黏度读数和热导检测器的读数之前，还包括：

利用DCS控制进料线上的各单体科里奥利质量流量控制器，使四种聚合单体以恒定质量流量比依次流入反应器、尾气线、在线密度黏度计、热导检测器；

通过改变各聚合单体的质量流量比，得到反应器内不同组成的混合气。

3.根据权利要求2所述的烯烃四元气相共聚方法，其特征在于，在所述利用DCS控制四进气管路上的科里奥利质量流量控制器之前，还包括：

采用夹套换热系统和伴热系统分别对反应器和尾气线进行温度控制，确保反应器和尾气线内气体恒定处于设定值。

4.根据权利要求1所述的烯烃四元气相共聚方法，其特征在于，所述对烯烃四元气相共聚合时反应器内气相组成进行线上实时检测，包括：

在尾气线中，从位于气相聚合反应器上部的稀相区中取出含有气相聚合反应器中气相组分的尾气，经压力调节器和科里奥利质量流量控制器，进入所述气体物性传感器阵列，并将联合检测单元的测定结果传送到DCS；

将所述在线密度黏度计的密度读数、黏度读数和所述热导检测器的读数输入训练好的基于人工神经网络的反应器内气相组成检测模型，确定反应器内气相组成。

5.根据权利要求4所述的烯烃四元气相共聚方法，其特征在于，所述根据反应器内实时气相组成，通过质量衡算对烯烃四元气相共聚合时各聚合单体的瞬时消耗速率进行监测，包括：

根据进料线上各单体科里奥利质量流量控制器的流量读数、尾气线上科里奥利质量流量控制器的流量读数和在线密度黏度计的密度读数以及确定的反应器内气相组成，计算各聚合单体的消耗速率。