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申请/专利权人：新疆凯龙清洁能源股份有限公司

摘要：本申请公开了一种用于脱除石油轻烃中硫化氢的方法，其通过在进行混合反应的过程中，通过传感器组实时监测采集吸收塔排出气体和燃烧器排出气体的流速值，以及，撞击流反应器中的温度值，并在后端引入数据处理和分析算法来进行这些混合反应参数数据的时序协同关联分析，以此来建立吸收塔排出气体的流速值和燃烧器排出气体的流速值与撞击流反应器中的温度值之间的关联关系，以便更好地控制撞击流反应器内的混合反应过程，实现硫化氢脱除过程的高效运行。

主权项：1.一种用于脱除石油轻烃中硫化氢的方法，包括步骤：将含有硫化氢的气体通过吸收塔，所述吸收塔使用喷淋的液体工质对所述含有硫化氢的气体进行部分溶解以得到硫化氢溶解液，并将所述吸收塔中未被溶解的所述含有硫化氢的气体从所述吸收塔的排气端排出以得到吸收塔排出气体；将所述硫化氢溶解液通过所述吸收塔的排液端排出，并将排出的所述硫化氢溶解液通过热泵机组中进行升温处理后输入解吸塔中进行解析分离以得到分离硫化氢气体和分离液体工质；将所述分离硫化氢气体通过所述解吸塔的气体排出端排出，并将所述分离液体工质通过所述热泵机组中进行降温处理后输入所述吸收塔中进行喷淋；将所述解吸塔的气体排出端排出的分离硫化氢气体通过燃烧器中进行燃烧后通过所述燃烧器的排出端进行排出以得到燃烧器排出气体；将所述吸收塔排出气体和所述燃烧器排出气体通过撞击流反应器中进行混合反应，并将反应后的气体从所述撞击流反应器的排出端排出；其特征在于，包括：获取由传感器组采集的所述吸收塔排出气体的流速值、所述燃烧器排出气体的流速值和所述撞击流反应器中的温度值的时间序列；将所述吸收塔排出气体的流速值、所述燃烧器排出气体的流速值和所述撞击流反应器中的温度值的时间序列按照时间维度和反应参数样本维度进行数据规整以得到反应参数时序输入矩阵；通过基于深度神经网络模型的反应参数时序模式关联特征提取器对所述反应参数时序输入矩阵进行特征提取以得到反应参数时序模式关联特征图；将所述反应参数时序模式关联特征图进行多尺度特征感知以得到反应参数时序模式多尺度关联特征；基于所述反应参数时序模式多尺度关联特征，确定当前时间点的撞击流反应器中的温度值应增大、减小或不变；其中，还包括训练步骤：用于对基于深度神经网络模型的反应参数时序模式关联特征提取器、基于Ghost-SE-Res2Net模块的多尺度特征感知器和基于分类器的温度控制器进行训练；其中，所述训练步骤，包括：获取训练数据，所述训练数据包括由传感器组采集的所述吸收塔排出气体的训练流速值、所述燃烧器排出气体的训练流速值和所述撞击流反应器中的训练温度值的时间序列；将所述吸收塔排出气体的训练流速值、所述燃烧器排出气体的训练流速值和所述撞击流反应器中的训练温度值的时间序列按照时间维度和反应参数样本维度进行数据规整以得到训练反应参数时序输入矩阵；通过基于深度神经网络模型的反应参数时序模式关联特征提取器对所述训练反应参数时序输入矩阵进行特征提取以得到训练反应参数时序模式关联特征图；将所述训练反应参数时序模式关联特征图进行多尺度特征感知以得到训练反应参数时序模式多尺度关联特征图；对所述训练反应参数时序模式多尺度关联特征图进行优化以得到优化训练反应参数时序模式多尺度关联特征图；将所述优化训练反应参数时序模式多尺度关联特征图通过基于分类器的温度控制器以得到分类损失函数值；基于所述分类损失函数值对所述基于深度神经网络模型的反应参数时序模式关联特征提取器、所述基于Ghost-SE-Res2Net模块的多尺度特征感知器和所述基于分类器的温度控制器进行训练；其中，对所述训练反应参数时序模式多尺度关联特征图进行优化以得到优化训练反应参数时序模式多尺度关联特征图，包括：对所述训练反应参数时序模式多尺度关联特征图中沿通道维度的各个特征矩阵进行基于特征场景的类概率逻辑关联推理以得到多个推理系数组成的推理系数向量；将所述推理系数向量中的各个推理系数作为加权系数分别对所述训练反应参数时序模式多尺度关联特征图的相应的特征矩阵进行加权优化以得到所述优化训练反应参数时序模式多尺度关联特征图；其中，对所述训练反应参数时序模式多尺度关联特征图中沿通道维度的各个特征矩阵进行基于特征场景的类概率逻辑关联推理以得到多个推理系数组成的推理系数向量，表示为： ,其中是所述训练反应参数时序模式多尺度关联特征图的每个特征矩阵的第位置的特征值，表示特征值的概率化函数，即将特征值映射到区间的概率化函数，是所述训练反应参数时序模式多尺度关联特征图的每个特征矩阵的尺度，即宽度乘以高度，是所述训练反应参数时序模式多尺度关联特征图通过分类器得到的类概率值，且是权重超参数，表示推理系数。

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