基于深度学习的复杂化工过程软测量模型研究与应用

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针对复杂化工生产过程中的一些原材料消耗量难以直接测量的问题,提出了一种基于深度学习的软测量方法。该方法基于一段时间的历史数据,利用平稳小波变换提取历史数据中的多尺度信息,然后与每一个时间点的可观测数据进行合并得到完整的数据集,再划分出训练集和测试集,用带有注意力机制的深度学习算法进行训练和泛化,进而建立软测量模型。最后将提出的方法应用到对苯二甲酸(PTA)生产装置乙酸消耗的软测量中。通过与极限学习机(extreme learning machine,ELM)、多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)以及普通长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)方法比较,结果表明,该模型的预测准确度较高,具有一定的有效性和适用性,同时对PTA生产装置的乙酸消耗量进行预测分析,从而提高产能和降低能耗。
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