[发明专利]一种基于数据驱动的加氢裂化装置的尾油预测方法在审
| 申请号： | 201910663676.1 | 申请日： | 2019-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN110389948A | 公开（公告）日： | 2019-10-29 |
| 发明（设计）人： | 秦岭;尚钰焜;杨小健;苏清健 | 申请（专利权）人： | 南京工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/215 | 分类号： | G06F16/215;G06F16/2458;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 211816 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于数据驱动的加氢裂化装置的尾油预测方法。涉及数据挖掘与机器学习领域，该方法主要对石油装置尤其是加氢裂化装置采集来的历史数据进行分析，数据预处理阶段采用拉格朗日插值法等方法对数据进行清洗操作；在数据处理阶段，采用统计学PCA主成分分析方法进行降维，之后将主要变量送入神经网络模型；在建模阶段，由于该数据具有非线性时序强相关性，所以使用RNN循环神经网络进行训练，最后将训练的结果进行评价。本发明在满足准确率的情况下，克服了加氢裂化装置在传统建模中长期存在的维护难、成本高、滞后性等问题，使生产的效率有效提高。 | ||
| 搜索关键词： | 加氢裂化装置 数据驱动 尾油 拉格朗日插值法 机器学习领域 神经网络模型 数据处理阶段 循环神经网络 数据预处理 主成分分析 历史数据 清洗操作 石油装置 数据挖掘 时序 统计学 滞后性 预测 准确率 建模 降维 送入 采集 分析 维护 生产 | ||
【主权项】：
1.一种基于数据驱动的加氢裂化装置的尾油预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤一：从化工企业现场的实时数据库中采集数据；步骤二：对现场采集回来的数据进行数据处理分析，即数据清洗；步骤三：对步骤二收集的数据进行分析，找出与尾油产量密切相关的数据；步骤四：对步骤三中分析得到的密切相关的数据送入递归神经网络训练；步骤五：对训练结果进行评价，采用MSE均方误差进行评价。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京工业大学，未经南京工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910663676.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种黑名单生成方法、装置、设备及介质
- 下一篇：一种光伏阵列数据清洗方法
