大数据驱动建模平台技术在加氢裂化工艺预测上的应用

摘要：

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7d大幅缩短为2h左右,显著提升了建模效率.

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

所属期刊栏目：54

分类号：TE624.432;TP391.41;F426.7

资助基金：中海油惠州石化有限公司科研基金项目E-2421E002

在线出版日期：2023-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：120-126