大数据驱动建模平台技术在加氢裂化工艺预测上的应用

王晨; 陆鹏飞; 阮冰; 杨纪; 方友; 曹晓红

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大数据驱动建模平台技术在加氢裂化工艺预测上的应用

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随着炼化装置传感器与集散控制系统的普及,基于数据驱动建模技术对生产大数据的分析、模拟,进而指导生产优化、监测预警,日益成为研究应用热点。总结了数据驱动建模方法,包括多元统计过程控制(MSPC)、机器学习(ML)、深度学习(DL)等在炼化流程建模优化过程中的应用;介绍了中海油惠州石化有限公司构建的炼化大数据驱动建模平台,以及基于堆叠自编码器(SAEs)-混合高斯模型(GMM)对多模态工况下加氢裂化生产喷气燃料收率的预测。结果表明:炼化大数据驱动模型对加氢裂化过程预测的准确性优异;与传统数据驱动建模相比,该炼化大数据驱动建模平台实现了无代码建模工作流,建模耗时由传统的7 d大幅缩短为2 h左右,显著提升了建模效率。

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来源
《石油炼制与化工》 |2023年第3期|120-126|共7页
作者
王晨; 陆鹏飞; 阮冰; 杨纪; 方友; 曹晓红;
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作者单位

中海油惠州石化有限公司信息中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类中国工业经济;
关键词
数据驱动建模; 炼化大数据; 建模平台; 加氢裂化; 多模态工况;

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