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申请/专利权人：湖南师范大学

摘要：本发明公开了一种基于智能决策模式挖掘的精炼油中和过程优化控制方法，包括对精炼中和过程的工艺研究，得到工艺参数以及质量指标参数，并拼接成精炼中和生产记录表；采用互信息熵算法筛选影响属性，建立核心影响属性和质量指标决策表；分别训练LSTM和N‑BEATS时间序列质量指标预测模型，将两个模型的结果送入Transformer模型进行融合，并输出质量指标预测值；建立专家经验规则知识图谱，以基于差值矩阵的单变量阶跃响应模型给出的量化关系为训练监督，采用KGCN网络挖掘具有量化关系的智能决策模式；基于质量指标预测模型结果采用智能决策模式对精炼中和过程进行预测控制，本申请保证了精炼油中和过程的及时反馈和量化控制，有利于得油率等重要质量指标的稳定和提升。

主权项：1.一种基于智能决策模式挖掘的精炼油中和过程优化控制方法，其特征在于，包括：深入研究油品精炼中和工艺，对工艺参数和质量指标进行提取，从中获取皂角形态、脱皂油磷脂含量生产工艺参数以及得油率成品油质量指标，拼接成精炼中和生产记录表；以精炼油中和生产记录表作为训练数据集，采用互信息熵算法实现关键属性筛选，得出皂角形态、向心泵开度、磷酸添加量、烧碱添加量核心工艺指标，并建立核心影响属性和质量指标决策表；基于核心影响属性和质量指标决策表，训练基于LSTM+N-BEATS+TRANSFORMER的时间序列预测模型，实时预测成品油各类质量指标；建立专家经验规则知识图谱，以基于差值矩阵的单变量阶跃响应模型给出的工艺参数和质量指标的基本量化关系作为训练监督，采用KGCN网络挖掘具有量化关系的智能决策模式；基于质量指标预测模型结果采用智能决策模式对精炼油中和工艺过程进行预测控制；皂角形态智能识别过程，包括：在脱皂离心机与皂角罐之间的管道处架设红外线照相机，对离心机分离皂角进行实时拍摄，得到皂角形态图；将皂角形态图输入卷积神经网络模型进行训练，按照软质皂角、硬质皂角、适合皂角三种形态分类，考虑到皂角形态图的小样本属性和工况差异属性，选择以卷积神经网络为Backbone的小样本工况自适应皂角形态识别模型；建立质量指标预测模型，包括：核心影响属性的变化会引起质量指标的变化，且两者是一个时间序列影响关系，即前几次采样时刻的核心影响属性也会对现在的质量指标产生影响，为提前预知质量指标，以核心影响属性和质量指标决策表为依据，分别建立LSTM和N-BEATS质量指标时间序列预测模型，将两个模型的最后一层特征拼接后送入TRANSFORMER融合后给出最终的质量指标预测结果；其中，质量指标预测模型能并行输入多次采样的时间序列质量指标，以获取多重输入条件下的预测结果；量化数据集和专家规则表建立过程，包括：根据核心影响属性和质量指标决策表中相邻两次记录参数的差值建立差值矩阵，基于差值矩阵挖掘得到核心工艺参数和质量指标之间单变量变化表，并基于单变量变化表采用粒子群优化算法优化多变量线性阶跃响应模型中的各变量最优参数，根据阶跃响应模型采用单变量阶跃法量化数据集；将专家所提出的规则进行整合，包括对于皂角形态、离心机的转速等核心工艺参数与质量指标之间关系的整理，以及对于离心机相关参数调节范围约束规则的提取和归纳，并根据归纳结果建立专家规则表。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖南师范大学 基于智能决策模式挖掘的精炼油中和过程优化控制方法