CN115938498A - 基于多变量深度重构神经网络的甲烷化炉碳氧化物含量多步预测方法 - Google Patents

基于多变量深度重构神经网络的甲烷化炉碳氧化物含量多步预测方法 Download PDF

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CN115938498A CN202211623518.1A CN202211623518A CN115938498A CN 115938498 A CN115938498 A CN 115938498A CN 202211623518 A CN202211623518 A CN 202211623518A CN 115938498 A CN115938498 A CN 115938498A
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宋执环
陈雨薇
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Abstract

本发明公开一种基于多变量深度重构神经网络的甲烷化炉碳氧化物含量多步预测方法，该方法充分利用历史可测量炉内温度等过程变量数据和历史碳氧化物含量间的相互作用，引入历史过程变量指导，通过堆叠结构提取序列的深层关联特征，通过前向预测和反向重构层，以最小化累计预测误差的方式实现对碳氧化物序列更准确的预测；本发明能够充分利用甲烷化炉过程数据及质量数据的连续性和时序性，提高了过程数据在序列建模上的利用率，丰富了序列特征，并提升了模型预测的准确性，实现了对甲烷化炉碳氧化物含量的多步预测。

Description

基于多变量深度重构神经网络的甲烷化炉碳氧化物含量多步预测方法
技术领域
本发明属于工业过程控制及软测量领域，具体涉及一种基于多变量深度重构神经网络的甲烷化炉碳氧化物含量多步预测方法。
背景技术
随着人民日益增长的物质需求和全球现代化进程，化工过程越来越复杂，工业界对产品质量、生产效率和生产过程安全监控的要求也越来越高。针对工业生产中硬传感器高成本和不灵活性，软测量技术被提出并逐渐应用到工业领域中，软测量的目的是利用所有可获得信息，求取所需变量的最佳估计。
合成氨过程是工业产品生产中十分重要的过程，其中，甲烷化炉是合成氨工艺中的一环，它通过甲烷化来吸收上游任务中多余的碳氧化物，从而降低该副产物对后续合成氨环节的影响，最终希望出口碳氧化物控制在一个较低的阈值。由于甲烷化是一个可逆的过程，工业中，往往通过控制反应炉内温度和入口气体流速来维持出口碳氧化物的含量。由于碳氧化物的浓度难以通过硬件设备进行检测，因此传统的检测方法主要为实验室分析，即，间隔一定的时间，采集碳氧化物气体，通过化学方法分析浓度，然而，该方法存在较高的分析成本和检测时延。此外，也有基于机理建模的碳氧化物含量检测方法，然而，由于甲烷化炉过程的复杂性和非线性，准确分析过程机理十分困难。因此，应用较广的，是基于数据驱动的碳氧化炉含量检测方法，如，主成分回归(PCR)、支持向量回归(SVR)、基于树的GBDT、XGBoost等，然而这些方法没有结合甲烷化炉过程的动态性，即，采集的数据之间存在时序关系。随着动态性建模的发展，不少研究将原来静态的模型改良为动态形式，早期的有基于概率统计的自回归模型等，近年随着深度学习的发展，以及对时空序列建模探索的深入，深度网络在复杂工业过程特征提取上的优势越发显著，然而在甲烷化炉工业过程中，由于部分深层网络如RNN、LSTM等训练效率低下，部分易出现训练退化等问题，还未在甲烷化炉碳氧化物检测中，得到良好的应用。
发明内容
针对甲烷化炉的动态性和时序性，以及进行多步质量预测的需要，本发明提出一种基于多变量深度重构神经网络的甲烷化炉碳氧化物含量多步预测方法，该方法充分利用过程序列和质量序列，采用堆叠结构不断降低训练残差，实现了甲烷化炉过程中出口碳氧化物含量的多步预测，且降低了训练难度，提升了预测的准确性。
本发明的目的通过如下的技术方案来实现：
一种基于多变量深度重构神经网络的甲烷化炉碳氧化物含量多步预测方法，该方法包括如下步骤：
步骤一：收集甲烷化炉过程中的历史数据，构建数据集F＝[X′,Y]T，X′∈Rn×m，Y∈Rn；其中，X′是可测量的过程变量，Y表示出口碳氧化物含量；n表示采集样本的个数，R表示实数集；
步骤二：对X′中的每个过程变量归一化至[0,1]区间，得到X；
步骤三：就甲烷化炉过程选取合理的输入时间窗T1，同时选择需要预测的碳氧化物含量指标的时间窗T2；对归一化后的过程变量X和出口碳氧化物含量Y进行切分和序列化操作，得到一一对应的输入序列和预测序列；
步骤四：构建并训练多变量深度重构神经网络；所述多变量深度重构神经网络包括s个结构块，每个结构块包括拼接层、共享网络、反向重构层和前向预测层；所述共享网络包括三层非线性层；所述拼接层将过程变量序列
Figure BDA0004003009140000021
和碳氧化物含量序列
Figure BDA0004003009140000022
沿着特征维度连接，得到输入序列
Figure BDA0004003009140000023
所述共享网络的前两层非线性层对输入Zt进行时间维度的特征提取，得到
Figure BDA0004003009140000024
再将该特征表示沿着变量的维度进行特征提取，得到该共享网络最终提取的序列特征Hk×1：随后，将Hk×1分别输入到一个节点数为T1的反向重构层和一个节点数为T2的前向预测层；所述反向重构层重构质量变量的输入历史序列，得到反向重构输出
Figure BDA0004003009140000025
所述前向预测层预测碳氧化物含量未来若干时刻的指标，得到前向预测输出
Figure BDA0004003009140000026
随后，将反向重构层输出的历史质量序列
Figure BDA0004003009140000027
与该结构块的输入质量序列Yt做差，得到质量序列残差
Figure BDA0004003009140000028
该残差
Figure BDA0004003009140000029
与过程序列Xt作为下一个结构块的输入；s个结构块的前向预测输出之和，作为最终的质量指标预测序列
Figure BDA00040030091400000210
步骤五：将待测的过程变量进行归一化，然后输入训练后的多变量深度重构神经网络，得到出口碳氧化物含量的预测序列。
进一步地，所述步骤二的归一化公式如下：
Figure BDA00040030091400000211
其中，Xmin表示每个过程变量在时间维度上的最小值，
Figure BDA00040030091400000212
相应的，Xmax表示每个过程变量在时间维度上的最小值，
Figure BDA00040030091400000213
进一步地，所述共享网络进行特征提取的过程采用如下公式表示：
Figure BDA0004003009140000031
Figure BDA0004003009140000032
Figure BDA0004003009140000033
其中，
Figure BDA0004003009140000034
表示第一层非线性层的权重系数，
Figure BDA0004003009140000035
表示第一层非线性层的偏置系数，
Figure BDA0004003009140000036
表示第二层非线性层的权重系数，
Figure BDA0004003009140000037
表示第一层非线性层的偏置系数，
Figure BDA0004003009140000038
表示第三层非线性层的权重系数，
Figure BDA0004003009140000039
表示第三层非线性层的偏置系数，ReLU是激活函数，对小于0的输入，其输出为0，对大于0的输入，输出保持不变。
进一步地，所述反向重构输出
Figure BDA00040030091400000310
和前向预测输出
Figure BDA00040030091400000311
的计算公式如下：
Figure BDA00040030091400000312
Figure BDA00040030091400000313
其中，
Figure BDA00040030091400000314
表示反向重构层的权重系数，
Figure BDA00040030091400000315
表示反向重构层的偏置系数，
Figure BDA00040030091400000316
表示前向预测层的权重系数，
Figure BDA00040030091400000317
表示前向预测层的偏置系数。
进一步地，最后一个结构块的重构残差作为最终的重构残差
Figure BDA00040030091400000318
Figure BDA00040030091400000319
所述多变量深度重构神经网络的训练损失函数记为Loss
Figure BDA00040030091400000320
本发明的有益效果如下：
本发明相较于其他甲烷化炉碳氧化物含量的预测方法，充分利用历史可测量炉内温度等过程变量数据和历史碳氧化物含量间的相互作用，引入历史过程变量指导，通过深度重构神经网络对质量序列的深层重构，逐渐减小碳氧化物含量预测的误差，提升了工业质量预测的准确性；同时，该方法高效地解决了对工业过程重要质量指标的多步预测，不仅可以实现出口碳氧化物含量指标的超前预测，也能解决仪器的检测时延问题。
附图说明
图1为本发明的基于多变量深度重构神经网络的甲烷化炉碳氧化物含量多步预测方法的流程图。
图2为历史时间窗和预测时间窗的示意图。
图3为多变量深层重构神经网络框架图。
图4为多变量深层重构神经网络中单个结构块的示意图。
图5为甲烷化炉工艺流程图。
图6为本发明的多变量深层重构神经网络和现有的基于MLP、基于单变量重构(N-Beats)的软测量模型的预测拟合度图。
图7为本发明的多变量深层重构神经网络和现有的基于MLP、基于单变量重构(N-Beats)的软测量模型的预测误差图。
具体实施方式
下面根据附图和优选实施例详细描述本发明，本发明的目的和效果将变得更加明白，应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明的基于多变量深度重构神经网络的甲烷化炉碳氧化物含量多步预测方法，包括如下步骤：
步骤一：收集甲烷化炉过程中的历史数据，构建数据集F＝[X′,Y]T，X′∈Rn×m，Y∈Rn；其中，X′是可测量的过程变量，Y表示出口碳氧化物含量；n表示采集样本的个数，R表示实数集。
步骤二：对X′中的每个过程变量归一化至[0,1]区间。归一化的公式如下：
Figure BDA0004003009140000041
其中，Xmin表示每个过程变量在时间维度上的最小值，
Figure BDA0004003009140000042
相应的，
Figure BDA0004003009140000043
记录Xmin和Xmax。
步骤三：就甲烷化炉过程选取合理的输入时间窗T1，同时选择需要预测的碳氧化物含量指标的时间窗T2，如图2所示；对归一化后的过程变量X和出口碳氧化物含量Y进行切分和序列化操作，得到一一对应的输入序列和预测序列。其中，T1根据专家经验，一般在10～30之间。以一条已序列化的样本为例，形如
Figure BDA0004003009140000044
共n-T1-T2+1条样本。
步骤四：构建并训练多变量深度重构神经网络(以下简称MDRNN)。
如图3所示，多变量深度重构神经网络包括s个结构块。如图4所示，每个结构块包括拼接层(cat)、共享网络(shared bottom)、反向重构层(backcast)和前向预测层(forecast)。拼接层将过程变量序列
Figure BDA0004003009140000045
和碳氧化物含量序列
Figure BDA0004003009140000046
沿着特征维度连接，得到输入序列
Figure BDA0004003009140000047
共享网络包括三层非线性层，前两层节点数为k，对输入Zt进行时间维度的特征提取，即将时间维度映射至k维，得到
Figure BDA0004003009140000048
后一层节点数为1，将变量维度映射至1维，得到该共享网络最终提取的序列特征Hk×1：
Figure BDA0004003009140000051
Figure BDA0004003009140000052
Figure BDA0004003009140000053
其中，
Figure BDA0004003009140000054
表示第一层非线性层的权重系数，
Figure BDA0004003009140000055
表示第一层非线性层的偏置系数，
Figure BDA0004003009140000056
表示第二层非线性层的权重系数，
Figure BDA0004003009140000057
表示第一层非线性层的偏置系数，
Figure BDA0004003009140000058
表示第三层非线性层的权重系数，
Figure BDA0004003009140000059
表示第三层非线性层的偏置系数，ReLU是激活函数，对小于0的输入，其输出为0，对大于0的输入，输出保持不变。
随后，将共享网络提取的特征Hk×1分别输入到一个节点数为T1的反向重构层backcast和一个节点数为T2的前向预测层forecast；反向重构层重构质量变量的输入历史序列，得到反向重构输出
Figure BDA00040030091400000510
前向预测层预测碳氧化物含量未来若干时刻的指标，得到前向预测输出
Figure BDA00040030091400000511
Figure BDA00040030091400000512
Figure BDA00040030091400000513
其中，
Figure BDA00040030091400000514
表示反向重构层的权重系数，
Figure BDA00040030091400000515
表示反向重构层的偏置系数，
Figure BDA00040030091400000516
表示前向预测层的权重系数，
Figure BDA00040030091400000517
表示前向预测层的偏置系数。
随后，将反向重构层输出的历史质量序列
Figure BDA00040030091400000518
与该结构块的输入质量序列
Figure BDA00040030091400000519
做差，得到质量序列残差
Figure BDA00040030091400000520
Figure BDA00040030091400000521
其中，该残差
Figure BDA00040030091400000522
与过程序列Xt作为下一个结构块的输入。
s个结构块的前向预测输出之和，作为最终的质量指标预测序列
Figure BDA00040030091400000523
Figure BDA00040030091400000524
其中，最后一个结构块的重构残差作为最终的重构残差
Figure BDA00040030091400000525
Figure BDA00040030091400000526
其中，模型的训练损失函数记为Loss，最小化该Loss完成训练，保存模型参数：
Figure BDA0004003009140000061
当得到新的历史过程序列和质量序列
Figure BDA0004003009140000062
时，先根据离线阶段记录的Xmin和Xmax，对其中过程数据
Figure BDA0004003009140000063
进行归一化。随后，将该过程序列同历史质量序列输入到训练好的模型里，得到s个结构块累加的输出，即为模型最终的预测序列
Figure BDA0004003009140000064
Figure BDA0004003009140000065
以下以一个具体的实施例来证明本发明的预测方法的效果。
甲烷化炉工艺流程图如图5所示，该实施例以10个过程变量作为软测量建模输入的一部分，其中包括流量、压力、温度和液位等。针对该过程，连续等时间采样约21w条炉内可测量过程变量和碳氧化物含量数据。随后，将数据集按照7:1:2的比例划分为训练集、验证集、测试集。为提前预测甲烷化炉出口CO和CO2的浓度不超出阈值范围，本发明的方法将预测未来5个时刻的浓度。这里，选择输入时间窗大小为30，即，根据历史30个采样时刻的过程序列和质量序列，预测未来5个时刻的碳氧化合物浓度。
同时，为了验证本发明的方法的效果，同时构建了基于MLP和基于单变量重构(N-Beats)的软测量模型。其中，本发明的多变量深层重构网络中，前两层共享基层的节点依次为15-15，沿时间维度进行变换，后一层共享层节点为1，沿特征维度进行变换，其后反向重构层节点为30，前向预测层节点为5。基于MLP的网络对序列数据进行展平，随后接3层网络，节点数依次为330-80-5，基于单变量重构(N-Beats)的软测量模型则不输入过程变量，参数和多变量深层重构网络一致。如图6所示，三种方法对未来不同时刻的预测拟合情况，图7展示了模型的预测误差，可以看到，本发明的基于多变量深层重构网络(MDRNN)的预测方法在任意时刻都能达到更好的预测准确性和更低的误差，可见，通过堆叠并行重构残差结构和前向预测结构，可以通过不断减小每个结构块输入历史质量序列的残差，更准确地逼近需要预测的质量指标。表1给出了三种基于深度网络的软测量方法在不同时刻的预测R2和mse。
表1三种基于深度网络的软测量方法的不同时刻预测效果
Figure BDA0004003009140000066
Figure BDA0004003009140000071
从表1中也能够看出，本发明的方法在未来不同时刻的R2均大于MLP和N-Beats，而mse均小于MLP和N-Beats，说明MDRNN在甲烷化炉碳氧化物含量预测任务中，更能捕捉变量的序列性，符合过程的动态性，具备更好的预测准确性。
本领域普通技术人员可以理解，以上所述仅为发明的优选实例而已，并不用于限制发明，尽管参照前述实例对发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在发明的精神和原则之内，所做的修改、等同替换等均应包含在发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于多变量深度重构神经网络的甲烷化炉碳氧化物含量多步预测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
步骤一：收集甲烷化炉过程中的历史数据，构建数据集F＝[X′,Y]T，X′∈Rn×m，Y∈Rn；其中，X′是可测量的过程变量，Y表示出口碳氧化物含量；n表示采集样本的个数，R表示实数集；
步骤二：对X′中的每个过程变量归一化至[0,1]区间，得到X；
步骤三：就甲烷化炉过程选取合理的输入时间窗T1，同时选择需要预测的碳氧化物含量指标的时间窗T2；对归一化后的过程变量X和出口碳氧化物含量Y进行切分和序列化操作，得到一一对应的输入序列和预测序列；
步骤四：构建并训练多变量深度重构神经网络；所述多变量深度重构神经网络包括s个结构块，每个结构块包括拼接层、共享网络、反向重构层和前向预测层；所述共享网络包括三层非线性层；所述拼接层将过程变量序列
Figure FDA0004003009130000011
和碳氧化物含量序列
Figure FDA0004003009130000012
沿着特征维度连接，得到输入序列
Figure FDA0004003009130000013
所述共享网络的前两层非线性层对输入Zt进行时间维度的特征提取，得到
Figure FDA0004003009130000014
再将该特征表示沿着变量的维度进行特征提取，得到该共享网络最终提取的序列特征Hk×1：随后，将Hk×1分别输入到一个节点数为T1的反向重构层和一个节点数为T2的前向预测层；所述反向重构层重构质量变量的输入历史序列，得到反向重构输出
Figure FDA0004003009130000015
所述前向预测层预测碳氧化物含量未来若干时刻的指标，得到前向预测输出
Figure FDA0004003009130000016
随后，将反向重构层输出的历史质量序列
Figure FDA0004003009130000017
与该结构块的输入质量序列Yt做差，得到质量序列残差
Figure FDA0004003009130000018
该残差
Figure FDA0004003009130000019
与过程序列Xt作为下一个结构块的输入；s个结构块的前向预测输出之和，作为最终的质量指标预测序列
Figure FDA00040030091300000110
步骤五：将待测的过程变量进行归一化，然后输入训练后的多变量深度重构神经网络，得到出口碳氧化物含量的预测序列。
2.根据权利要求1所述的基于多变量深度重构神经网络的甲烷化炉碳氧化物含量多步预测方法，其特征在于，所述步骤二的归一化公式如下：
Figure FDA00040030091300000111
其中，Xmin表示每个过程变量在时间维度上的最小值，
Figure FDA00040030091300000112
相应的，Xmax表示每个过程变量在时间维度上的最小值，
Figure FDA00040030091300000113
3.根据权利要求1所述的基于多变量深度重构神经网络的甲烷化炉碳氧化物含量多步预测方法，其特征在于，所述共享网络进行特征提取的过程采用如下公式表示：
Figure FDA0004003009130000021
Figure FDA0004003009130000022
Figure FDA0004003009130000023
其中，
Figure FDA0004003009130000024
表示第一层非线性层的权重系数，
Figure FDA0004003009130000025
表示第一层非线性层的偏置系数，
Figure FDA0004003009130000026
表示第二层非线性层的权重系数，
Figure FDA0004003009130000027
表示第一层非线性层的偏置系数，
Figure FDA0004003009130000028
表示第三层非线性层的权重系数，
Figure FDA0004003009130000029
表示第三层非线性层的偏置系数，ReLU是激活函数，对小于0的输入，其输出为0，对大于0的输入，输出保持不变。
4.根据权利要求1所述的基于多变量深度重构神经网络的甲烷化炉碳氧化物含量多步预测方法，其特征在于，所述反向重构输出
Figure FDA00040030091300000210
和前向预测输出
Figure FDA00040030091300000211
的计算公式如下：
Figure FDA00040030091300000212
Figure FDA00040030091300000213
其中，
Figure FDA00040030091300000214
表示反向重构层的权重系数，
Figure FDA00040030091300000215
表示反向重构层的偏置系数，
Figure FDA00040030091300000216
表示前向预测层的权重系数，
Figure FDA00040030091300000217
表示前向预测层的偏置系数。
5.根据权利要求1所述的基于多变量深度重构神经网络的甲烷化炉碳氧化物含量多步预测方法，其特征在于，最后一个结构块的重构残差作为最终的重构残差
Figure FDA00040030091300000218
Figure FDA00040030091300000219
所述多变量深度重构神经网络的训练损失函数记为Loss
Figure FDA00040030091300000220
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