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文檔簡(jiǎn)介
1、近年來(lái)我國(guó)粗獷的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式引發(fā)了諸多能源和環(huán)保的問(wèn)題,目前國(guó)家對(duì)這些問(wèn)題給予了高度的重視,對(duì)各行業(yè)的生產(chǎn)和發(fā)展提出了更高的要求,尤其是煉油石化行業(yè)。氫氣作為一種非常寶貴的清潔能源,在煉油石化行業(yè)中,它既是石油煉制和石油化工加氫工藝中的重要原料,同時(shí)也是石油煉制和石油化工過(guò)程中的副產(chǎn)品之一。隨著原油的重質(zhì)化和劣質(zhì)化,以及國(guó)家對(duì)成品油品質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)的提高,煉油石化企業(yè)的氫氣成本急劇提升,目前已經(jīng)成為煉油石化企業(yè)的第二大成本要素,如何降低氫氣成本
2、已經(jīng)成為一個(gè)重大的研究課題。加氫裝置作為主要的氫氣消耗體,對(duì)其進(jìn)行建模能夠有效的監(jiān)測(cè)氫氣的使用,對(duì)于產(chǎn)氫系統(tǒng)和供氫系統(tǒng)的調(diào)節(jié)具有重要的指導(dǎo)意義。本文針對(duì)加氫裝置中的蠟油加氫裝置進(jìn)行建模分析,建立基于LSTM(Long-Short Term Memory)的蠟油加氫裝置新氫流量預(yù)測(cè)模型,并對(duì)此模型進(jìn)行改進(jìn)提出了一種新的模型—CC-LASSO-LSTM模型,在煉油企業(yè)實(shí)際數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證了模型的有效性。針對(duì)該模型在變工況情況下的適用性問(wèn)題,對(duì)模
3、型增加自適應(yīng)策略,提出了自適應(yīng)CC-LASSO-LSTM模型。同時(shí)針對(duì)煉油企業(yè)的實(shí)用性要求,建立基于WEB的加氫裝置新氫流量預(yù)測(cè)平臺(tái)。
本研究的主要研究?jī)?nèi)容有以下幾個(gè)方面:
1、針對(duì)蠟油加氫裝置,建立基于數(shù)據(jù)的新氫流量預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)下一時(shí)刻的新氫流量?;跓捰推髽I(yè)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際數(shù)據(jù)集,分別建立了基于SVR(Support Vector Regression),BPNN(Back Propagation Neutral Ne
4、twork),RNN(Recurrent Neutral Network)和LSTM的蠟油加氫裝置新氫流量預(yù)測(cè)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,LSTM模型囡其在時(shí)序數(shù)據(jù)處理上的優(yōu)勢(shì)其模型預(yù)測(cè)效果最好,預(yù)測(cè)RMSEP(Root Mean Square Error of Prediction)為427.855Nm3/h,MAPE(Mean Absolute Percentage Error)為1.281%,RNN次之,其中BPNN因模型穩(wěn)定性差,SVR
5、預(yù)測(cè)精度不高而不適用于此問(wèn)題。
2、考慮經(jīng)過(guò)操作人員選擇的特征可能存在冗余以及存在共線性等問(wèn)題,提出CC-LASSO-LSTM模型,該模型通過(guò)對(duì)特征進(jìn)行兩步選擇,最終保留6個(gè)特征,并用LSTM進(jìn)行建模,模型預(yù)測(cè)RMSEP為402.182Nm3/h,MAPE為1.233%,相對(duì)LSTM模型分別降低6.000%和3.747%。
3、針對(duì)CC-LASSO-LSTM模型在變工況情況下的適用性不足的問(wèn)題,提出一種帶自適應(yīng)機(jī)制的
6、CC-LASSO-LSTM模型-自適應(yīng)CC-LASSO-LSTM模型,在現(xiàn)場(chǎng)采集數(shù)據(jù)集下進(jìn)行驗(yàn)證,工況不變情況下自適應(yīng)CC-LASSO-LSTM模型預(yù)測(cè)效果與傳統(tǒng)模型相比較有略微提升;在變工況情況下,模型預(yù)測(cè)效果顯著提升,RMSEP為413.159Nm3/h,MAPE為1.535%,分別降低了15.165%和14.405%。
4、針對(duì)煉油企業(yè)的預(yù)測(cè)模型平臺(tái)化需求,建立基于WEB的加氫裝置新氫流量預(yù)測(cè)平臺(tái)。平臺(tái)集成用戶(hù)登錄驗(yàn)證、
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