CN117350517B - 一种化工生产流程的控制方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents

一种化工生产流程的控制方法、系统、设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN117350517B
CN117350517B CN202311638704.7A CN202311638704A CN117350517B CN 117350517 B CN117350517 B CN 117350517B CN 202311638704 A CN202311638704 A CN 202311638704A CN 117350517 B CN117350517 B CN 117350517B
Authority
CN
China
Prior art keywords
value
production flow
production process
production
flow
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202311638704.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN117350517A (zh
Inventor
周龙
朱富军
孙小辉
郭建辉
陈久泽
武涛
刘涛
韩卫
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shandong Derui Polymer Material Co ltd
Original Assignee
Shandong Derui Polymer Material Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shandong Derui Polymer Material Co ltd filed Critical Shandong Derui Polymer Material Co ltd
Priority to CN202311638704.7A priority Critical patent/CN117350517B/zh
Publication of CN117350517A publication Critical patent/CN117350517A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117350517B publication Critical patent/CN117350517B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06312—Adjustment or analysis of established resource schedule, e.g. resource or task levelling, or dynamic rescheduling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0633—Workflow analysis
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

本申请提供了一种化工生产流程的控制方法、系统、设备及存储介质，通过输入材料供给量进行预测评估得到生产流程预测值分布，根据生产流程预测值分布确定生产流程平衡参数值集，根据生产流程平衡参数值集和生产流程预测值分布确定生产流程调节值序列，对生产流程调节值序列进行特征约简，得到生产流程特征值簇，将生产流程特征值簇和预设关联参数确定生产流程关联值集，根据生产流程关联值集确定生产流程依赖值簇，根据生产流程依赖值簇进行期望融合，得到生产流程期望输出值，通过生产流程期望输出值对所述输入材料供给量进行反馈，得到反馈输入值，根据反馈输入值更新所述化工生产流程的输入材料供给量，提高化工生产流程的整体效率。

Description

一种化工生产流程的控制方法、系统、设备及存储介质
技术领域
本申请涉及一种化工生产流程技术领域，更具体的说，本申请涉及一种化工生产流程的控制方法、系统、设备及存储介质。
背景技术
化工生产流程是制造化学产品的一系列步骤和操作，通常包括原材料处理、反应、分离、精炼和后处理等阶段，化工生产流程需要严格的环保措施和安全标准，以减少潜在的环境风险和安全风险，使化工生产在各种工业和商业应用中非常重要。
化工生产流程的控制方法化工生产流程的控制方法是确保生产过程稳定、高效和安全的关键，现有的控制方法是使用传感器、仪表、自动化系统和反馈机制来监测和调整生产参数，以满足产品质量标准和工艺要求，化工生产过程的控制方法有助于确保产品质量、生产稳定性、安全性和环境保护，并在经济上有效地管理资源，但现有技术中，对化工生产流程中输入材料供给量的控制是基于生产流水线上人工进行控制或定量定时供给，导致化工生产流程的整体效率较低。
发明内容
本申请提供一种化工生产流程的控制方法、系统、设备及存储介质，以解决化工生产流程的整体效率较低的技术问题。
为解决上述技术问题，本申请采用如下技术方案：
第一方面，本申请提供一种化工生产流程的控制方法，包括如下步骤：
获取化工生产流程的输入材料供给量，对所述输入材料供给量进行预测评估，得到生产流程预测值分布；
对所述生产流程预测值分布进行动平衡约束，得到生产流程平衡参数值集，根据所述生产流程平衡参数值集对所述生产流程预测值分布进行规范调节，得到生产流程调节值序列；
对所述生产流程调节值序列进行特征约简，得到生产流程特征值簇，根据所述生产流程特征值簇和预设的关联参数确定生产流程关联值集，对所述生产流程关联值集进行依赖注入，得到生产流程依赖值簇；
对所述生产流程依赖值簇进行期望融合，得到生产流程期望输出值，通过所述生产流程期望输出值对所述输入材料供给量进行反馈，得到反馈输入值，根据所述反馈输入值更新所述化工生产流程的输入材料供给量。
在一些实施例中，对所述输入材料供给量进行预测，得到生产流程预测值分布具体包括：
获取生产流程节点的生产效率，得到节点生产效率集；
根据所述输入材料供给量和所述节点生产效率集确定生产流程预测值分布。
在一些实施例中，对所述生产流程预测值分布进行动平衡约束，得到生产流程平衡参数值集具体步骤如下：
获取生产流程预测值分布中第个生产流程预测值/>；
获取动平衡约束值；
确定化工生产流程增益值；
确定化工生产流程输出损耗参数；
根据所述生产流程预测值分布中第个生产流程预测值/>、所述动平衡约束值/>、所述化工生产流程增益值/>和化工生产流程输出损耗参数/>确定生产流程平衡参数值集中第/>个生产流程平衡参数值，其中，所述生产流程平衡参数值根据下述公式确定：
；
其中，表示生产流程平衡参数值集中第/>个生产流程平衡参数值，/>表示化工生产流程输出阈值参数，/>表示自然对数的指数函数；
将所有的生产流程平衡参数值组成的集合作为生产流程平衡参数值集。
在一些实施例中，根据所述生产流程平衡参数值集对所述生产流程预测值分布进行规范调节，得到生产流程调节值序列具体包括：
确定所述生产流程预测值分布的数据点的总数量；
将生产流程平衡参数值集和所述生产流程预测值分布的数据点的总数量确定生产流程调节值序列。
在一些实施例中，对所述生产流程调节值序列进行特征约简，得到生产流程特征值簇具体包括：
确定生产流程的特征值序列；
将所述特征值序列嵌入所述生产流程调节值序列中，得到生产流程特征值簇。
在一些实施例中，根据所述生产流程特征值簇和预设的关联参数确定生产流程关联值集具体包括：
获取化工生产流程输出损耗参数；
根据所述生产流程特征值簇、所述化工生产流程输出损耗参数和预设的关联参数确确定生产流程关联值集。
在一些实施例中，对所述生产流程依赖值簇进行期望融合，得到生产流程期望输出值具体包括：
；
其中，表示生产流程依赖值簇的生产流程期望输出值，/>表示生产流程依赖值簇中第/>个生产流程依赖值，/>表示修正常数，/>表示生产流程依赖值簇的数据点的总数量。
第二方面，本申请提供一种化工生产流程的控制系统，包括：
生产流程预测值分布获取模块，用于获取化工生产流程的输入材料供给量，对所述输入材料供给量进行预测，得到生产流程预测值分布；
生产流程调节值序列确定模块，用于对所述生产流程预测值分布进行动平衡约束，得到生产流程平衡参数值集，根据所述生产流程平衡参数值集对所述生产流程预测值分布进行规范调节，得到生产流程调节值序列；
生产流程依赖值簇确定模块，用于对所述生产流程调节值序列进行特征约简，得到生产流程特征值簇，根据所述生产流程特征值簇和预设的关联参数确定生产流程关联值集，对所述生产流程关联值集进行依赖注入，得到生产流程依赖值簇；
输入材料供给量更新模块，用于对所述生产流程依赖值簇进行期望融合，得到生产流程期望输出值，通过所述生产流程期望输出值对所述输入材料供给量进行反馈，得到反馈输入值，根据所述反馈输入值更新所述化工生产流程的输入材料供给量。
第三方面，本申请提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有代码，所述处理器被配置为获取所述代码，并执行上述的化工生产流程的控制方法。
第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的化工生产流程的控制方法。
本申请公开的实施例提供的技术方案具有以下有益效果：
本申请提供的一种化工生产流程的控制方法、系统、设备及存储介质中，获取化工生产流程的输入材料供给量，对所述输入材料供给量进行预测，得到生产流程预测值分布，对所述生产流程预测值分布进行动平衡约束，得到生产流程平衡参数值集，根据所述生产流程平衡参数值集对所述生产流程预测值分布进行规范调节，得到生产流程调节值序列，对所述生产流程调节值序列进行特征约简，得到生产流程特征值簇，根据所述生产流程特征值簇和预设的关联参数确定生产流程关联值集，对所述生产流程关联值集进行依赖注入，得到生产流程依赖值簇，对所述生产流程依赖值簇进行期望融合，得到生产流程期望输出值，通过所述生产流程期望输出值对所述输入材料供给量进行反馈，得到反馈输入值，根据所述反馈输入值更新所述化工生产流程的输入材料供给量。
本申请中，首先通过生产流程平衡参数值集对生产流程预测值分布进行干扰剔除，得到生产流程调节值序列，将该生产流程调节值序列进行细化，将细化得到的结果进行关联性分析，得到生产流程关联值集，将该生产流程关联值集解除依赖关系，将解除依赖关系之后的结果进行融合，得到生产流程期望输出值，通过该生产流程期望输出值对所述输入材料供给量进行反馈，将反馈得到的值对所述化工生产流程的输入材料供给量进行更新，最终提高了化工生产流程的整体效率。
附图说明
图1是根据本申请一些实施例所示的一种化工生产流程的控制方法的示例性流程图；
图2是根据本申请一些实施例所示的一种化工生产流程的控制系统的示例性硬件和/或软件的示意图；
图3是根据本申请一些实施例所示的实现一种化工生产流程的控制方法的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
本申请核心是获取化工生产流程的输入材料供给量，对所述输入材料供给量进行预测，得到生产流程预测值分布，对所述生产流程预测值分布进行动平衡约束，得到生产流程平衡参数值集，根据所述生产流程平衡参数值集对所述生产流程预测值分布进行规范调节，得到生产流程调节值序列，对所述生产流程调节值序列进行特征约简，得到生产流程特征值簇，根据所述生产流程特征值簇和预设的关联参数确定生产流程关联值集，对所述生产流程关联值集进行依赖注入，得到生产流程依赖值簇，对所述生产流程依赖值簇进行期望融合，得到生产流程期望输出值，通过所述生产流程期望输出值对所述输入材料供给量进行反馈，得到反馈输入值，根据所述反馈输入值更新所述化工生产流程的输入材料供给量。
本申请中，首先通过生产流程平衡参数值集对生产流程预测值分布进行干扰剔除，得到生产流程调节值序列，将该生产流程调节值序列进行细化，将细化得到的结果进行关联性分析，得到生产流程关联值集，将该生产流程关联值集解除依赖关系，将解除依赖关系之后的结果进行融合，得到生产流程期望输出值，通过该生产流程期望输出值对所述输入材料供给量进行反馈，将反馈得到的值对所述化工生产流程的输入材料供给量进行更新，最终提高了化工生产流程的整体效率。
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。参考图1，该图是根据本申请一些实施例所示的化工生产流程的控制方法的示例性流程图，该化工生产流程的控制方法100主要包括如下步骤：
在步骤101，获取化工生产流程的输入材料供给量，对所述输入材料供给量进行预测，得到生产流程预测值分布。
具体实现时，读取化工生产流程中装载原始材料的容器的传感器数值，将读取的传感器数值作为输入材料供给量。
在一些实施例中，对所述输入材料供给量进行预测，得到生产流程预测值分布可采用下述步骤实现，即：
获取化工生产流程节点的生产效率分布；
根据输入材料供给量和所述化工生产流程节点的生产效率确定生产流程预测值分布。
具体实现时，通过供应商提供的说明书获取所有化工生产流程节点的生产效率和化工生产流程节点先后顺序，将所有化工生产流程节点的生产效率填入对应化工生产流程节点中，将填入得到的结果作为化工生产流程节点的生产效率分布，将输入材料供给量作为第一个化工生产流程节点输入值与第一个化工生产流程节点的生产效率相乘，将相乘得到的数值作为第一个生产流程预测值，将第一个生产流程预测值作为第二个化工生产流程节点输入值与第二个化工生产流程节点的生产效率相乘，将相乘得到的数值作为第二个生产流程预测值，依次处理，直到得到所有化工生产流程节点的生产流程预测值，将所有生产流程预测值填入对应化工生产流程节点中，将填入得到的结果作为生产流程预测值分布。
需要说明的是，本申请中生产流程预测值表示化工生产流程节点的材料输出量的预测值，生产流程预测值分布表示生产流程预测值在各个化工生产流程节点的分布情况，这里不再赘述。
在步骤102，对所述生产流程预测值分布进行动平衡约束，得到生产流程平衡参数值集，根据所述生产流程平衡参数值集对所述生产流程预测值分布进行规范调节，得到生产流程调节值序列。
在一些实施例中，对所述生产流程预测值分布进行动平衡约束，得到生产流程平衡参数值集可采用下述步骤实现：
获取生产流程预测值分布中第个生产流程预测值/>；
获取动平衡约束值；
确定化工生产流程增益值；
确定化工生产流程输出损耗参数；
根据所述生产流程预测值分布中第个生产流程预测值/>、所述预设的动平衡约束值/>、所述化工生产流程增益值/>和化工生产流程输出损耗参数/>确定生产流程平衡参数值集中第/>个生产流程平衡参数值，其中，所述生产流程平衡参数值根据下述公式确定：
；
其中，表示生产流程平衡参数值集中第/>个生产流程平衡参数值，/>表示化工生产流程输出阈值参数，/>表示自然对数的指数函数；
将所有的生产流程平衡参数值组成的集合作为生产流程平衡参数值集。
具体实现时，可通过历史实验数据获取动平衡约束值，而化工生产流程增益值可以通过最后一个化工生产流程节点的输出值与第一个化工生产流程节点的输入值的比值得到，另外，将生产流程预测值分布中第一个生产流程预测值与最后一个生产流程预测值的差值作为化工生产流程输出损耗参数，通过供应商提供的说明书获取化工生产流程输出阈值参数，这里不再赘述。
需要说明的是，本申请中，动平衡约束值是对生产流程预测值分布中生产流程预测值进行约束的参数值，以便提取出干扰数值；化工生产流程增益值是指提高生产流程预测值分布中生产流程预测值的强度的参数值；化工生产流程输出损耗参数是化工生产流程中输入材料供给量理论损耗的总量；生产流程平衡参数值集由生产流程节点先后顺序排列的生产流程平衡参数组成，生产流程平衡参数值集能够更加准确的确定化工生产流程节点的干扰情况，这里不再赘述。
在一些实施例中，根据所述生产流程平衡参数值集对所述生产流程预测值分布进行规范调节，得到生产流程调节值序列可根据下述公式实现，即：
；
其中，表示生产流程调节值序列中第/>个生产流程调节值，/>表示生产流程平衡参数值集中第/>个生产流程平衡参数值，/>表示生产流程预测值分布中第/>个生产流程预测值，/>表示生产流程预测值分布的数据点的总数量，将所有的生产流程调节值按照化工生产流程节点先后顺序进行排序，可得到生产流程调节值序列。
具体实现时，可通过现有技术MATLAB软件确定生产流程预测值分布的数据点的总数量。
需要说明的是，本申请中可根据化工生产流程节点先后顺序对所有化工生产流程节点对应的生产流程调节值进行排序，将排序后的生产流程调节值的序列作为生产流程调节值序列，生产流程调节值序列可以更加准确的表示每个生产流程节点输出值，这里不再赘述。
在步骤103，对所述生产流程调节值序列进行特征约简，得到生产流程特征值簇，根据所述生产流程特征值簇和预设的关联参数确定生产流程关联值集，对所述生产流程关联值集进行依赖注入，得到生产流程依赖值簇。
在一些实施例中，对所述生产流程调节值序列进行特征约简，得到生产流程特征值簇可采用下述步骤：
获取生产流程调节值序列中第个生产流程调节值/>；
确定第个化工生产流程节点的生产时间/>；
获取生产流程的约简值序列中第个生产流程的约简值/>；
根据所述生产流程调节值、所述第/>个化工生产流程节点的生产时间/>和所述生产流程的约简值/>确定生产流程调节值序列中第/>个生产流程调节值的生产流程特征值，其中，所述生产流程特征值根据下述公式确定：
；
其中，表示生产流程特征值簇中第/>个生产流程特征值，/>表示化工生产流程增益值，/>表示修正常数，/>表示化工生产流程加权参数；
将确定的所有生产流程特征值组成的集合作为生产流程特征值簇。
具体实现时，选取一个化工生产流程节点，获取该个化工生产流程节点的结束时间和开始时间的差值，将所述差值作为该个化工生产流程节点的生产时间，对于每一个化工生产流程节点，重复上述步骤，得到每一个化工生产流程节点的生产时间；生产流程的约简值序列对生产流程调节值序列的简化有着决定性作用，根据现有技术可视化的方式确定生产流程的约简值序列，具体实现时可通过供应商提供的说明书获取修正常数。
需要说明的是，本申请中，特征约简是对生产流程调节值序列中生产流程调节值进行简化，修正常数是对生产流程特征值簇中生产流程特征值进行修正，化工生产流程加权参数是对生产流程的约简值序列中生产流程的约简值进行优化，化工生产流程加权参数可以通过历史实验数据得到，在其它实施例中也可以采用其它方式得到，这里不做限定。
另外，需要说明的是，本申请中的生产流程特征值簇是由化工生产流程节点先后顺序排列的生产流程特征值构成，生产流程特征值簇可以进一步细化每个化工生产流程节点的输出值，使得化工生产流程节点输出值更加精确。
在一些实施例中，根据所述生产流程特征值簇和预设的关联参数确定生产流程关联值集可采用下述公式实现：
；
其中，表示生产流程关联值集中第/>个生产流程关联值，/>表示生产流程特征值簇中第/>个生产流程特征值，/>表示化工生产流程输出损耗参数，/>表示预设的关联参数，将所有生产流程关联值组成的集合作为生产流程关联值集。
具体实现时，可通过现有技术皮尔逊相关系数的方式对关联参数进行预设，这里不再赘述，另外，需要说明的是，本申请中生产流程关联值集是由化工生产流程节点先后顺序排列的生产流程关联值构成，通过生产流程关联值集可确定化工生产流程节点之间互相关联的数值情况，这里不再赘述。
在一些实施例中，对所述生产流程关联值集进行依赖注入，得到生产流程依赖值簇可采用下述方式实现，即：
根据下述公式确定各个生产流程依赖值：
；
其中，表示生产流程依赖值簇中第/>个生产流程依赖值，/>表示生产流程关联值集中第/>个生产流程关联值，/>表示化工生产流程增益值，/>表示化工生产流程输出损耗参数，/>表示生产流程依赖参数；
将确定的所有生产流程依赖值组成的集合作为生产流程依赖值簇。
具体实现时，可通过现有技术线性回归分析得到生产流程依赖参数值，另外需要说明的是，本申请中依赖注入是解除生产流程关联值集中所有生产流程关联值相互之间的依赖关系；生产流程依赖参数是用于对生产流程关联值解除依赖关系的参数，可通过对各个生产流程关联值进行依赖关系测试确定，这里不再赘述，本申请中生产流程依赖参数值越大表示解除依赖关系效果越好；生产流程依赖值表示化工生产流程节点之间整体的数值分布情况，生产流程依赖值簇由化工生产流程节点先后顺序排列的生产流程依赖值构成，以便于化工生产流程整体生产情况的分析。
在步骤104，对所述生产流程依赖值簇进行期望融合，得到生产流程期望输出值，通过所述生产流程期望输出值对所述输入材料供给量进行反馈，得到反馈输入值，根据所述反馈输入值更新所述化工生产流程的输入材料供给量。
在一些实施例中，将所述生产流程依赖值簇进行期望融合，得到生产流程期望输出值可采用下述公式实现：
；
其中，表示生产流程期望输出值，/>表示生产流程依赖值簇中第/>个生产流程依赖值，/>表示修正常数，/>表示生产流程依赖值簇的数据点的总数量。
具体实现时，通过供应商提供的说明书获取调节常数，通过现有技术MATLAB软件确定生产流程依赖值簇的数据点，生产流程期望输出值可以更加准确的表示化工生产流程的输出值，能够更加准确的对化工生产流程输入值进行反馈，从而更新化工生产流程的输入材料供给量，另外需要说明的是，本申请中生产流程期望输出值是化工生产流程中整体效率最高时的化工生产流程的材料输出量。
在一些实施例中，通过所述生产流程期望输出值对所述输入材料供给量进行反馈，得到反馈输入值可采用下述步骤实现：
根据所述生产流程期望输出值确定期望反馈值；
根据所述期望反馈值反馈到输入材料供给量，得到反馈输入值。
具体实现时，将生产流程期望输出值与生产流程预测值分布中最后一个生产流程预测值相减，将相减得到的值作为期望反馈值，将化工生产流程节点的生产效率分布中所有化工生产流程节点的生产效率分布相乘，将该期望反馈值与该相乘得到的数值相除，将相除得到的数值与输入材料供给量相加，将相加得到的数值作为反馈输入值。
具体实现时，将反馈输入值对化工生产流程的输入材料供给量进行更新，即：将反馈输入值作为新的化工生产流程的输入材料供给量。
另外，本申请的另一方面，在一些实施例中，本申请提供一种化工生产流程的控制系统，参考图2，该图是根据本申请一些实施例所示的化工生产流程的控制系统的示例性硬件和/或软件的示意图，该化工生产流程的控制系统200包括：生产流程预测值分布获取模块201、生产流程调节值序列确定模块202、生产流程依赖值簇确定模块203和输入材料供给量更新模块204，分别说明如下：
生产流程预测值分布获取模块201，本申请中生产流程预测值分布获取模块201主要用于获取化工生产流程的输入材料供给量，对所述输入材料供给量进行预测，得到生产流程预测值分布；
生产流程调节值序列确定模块202，本申请中生产流程调节值序列确定模块202主要用于对所述生产流程预测值分布进行动平衡约束，得到生产流程平衡参数值集，根据所述生产流程平衡参数值集对所述生产流程预测值分布进行规范调节，得到生产流程调节值序列；
生产流程依赖值簇确定模块203，本申请中生产流程依赖值簇确定模块203主要用于对所述生产流程调节值序列进行特征约简，得到生产流程特征值簇，根据所述生产流程特征值簇和预设的关联参数确定生产流程关联值集，对所述生产流程关联值集进行依赖注入得到生产流程依赖值簇；
输入材料供给量更新模块204，本申请中输入材料供给量更新模块204主要用于对所述生产流程依赖值簇进行期望融合，得到生产流程期望输出值，通过所述生产流程期望输出值对所述输入材料供给量进行反馈，得到反馈输入值，根据所述反馈输入值更新所述化工生产流程的输入材料供给量。
另外，本申请还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有代码，所述处理器被配置为获取所述代码，并执行上述的化工生产流程的控制方法。
在一些实施例中，参考图3，该图是根据本申请一些实施例所示的实现化工生产流程的控制方法的计算机设备的结构示意图。上述实施例中的化工生产流程的控制方法可以通过图3所示的计算机设备来实现，该计算机设备300包括至少一个处理器301、通信总线302、存储器303以及至少一个通信接口304。
处理器301可以是一个通用中央处理器(central processing unit，CPU)、特定应用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)或一个或多个用于控制本申请中的化工生产流程的控制方法的执行。
通信总线302可包括一通路，在上述组件之间传送信息。
存储器303可以是只读存储器（read-only memory，ROM）或可存储静态信息和指令的其它类型的静态存储设备，随机存取存储器（random access memory，RAM）或者可存储信息和指令的其它类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器（electricallyerasable programmable read-only memory，EEPROM）、只读光盘（compact disc read-only Memory，CD-ROM）或其它光盘存储、光碟存储（包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等）、磁盘或者其它磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其它介质，但不限于此。存储器303可以是独立存在，通过通信总线302与处理器301相连接。存储器303也可以和处理器301集成在一起。
其中，存储器303用于存储执行本申请方案的程序代码，并由处理器301来控制执行。处理器301用于执行存储器303中存储的程序代码。程序代码中可以包括一个或多个软件模块。上述实施例中生产流程关联值的确定可以通过处理器301以及存储器303中的程序代码中的一个或多个软件模块实现。
通信接口304，使用任何收发器一类的装置，用于与其它设备或通信网络通信，如以太网，无线接入网（radio access network，RAN），无线局域网（wireless local areanetworks，WLAN）等。
在具体实现中，作为一种实施例，计算机设备可以包括多个处理器，这些处理器中的每一个可以是一个单核（single-CPU）处理器，也可以是一个多核（multi-CPU）处理器。这里的处理器可以指一个或多个设备、电路、和/或用于处理数据（例如计算机程序指令）的处理核。
上述的计算机设备可以是一个通用计算机设备或者是一个专用计算机设备。在具体实现中，计算机设备可以是台式机、便携式电脑、网络服务器、掌上电脑（personaldigital assistant，PDA）、移动手机、平板电脑、无线终端设备、通信设备或者嵌入式设备。本申请实施例不限定计算机设备的类型。
另外，本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的化工生产流程的控制方法。
综上，本申请实施例公开的化工生产流程的控制方法、系统、设备及存储介质中，首先通过生产流程平衡参数值集对生产流程预测值分布进行干扰剔除，得到生产流程调节值序列，将该生产流程调节值序列进行细化，将细化得到的结果进行关联性分析，得到生产流程关联值集，将该生产流程关联值集解除依赖关系，将解除依赖关系之后的结果进行融合，得到生产流程期望输出值，通过该生产流程期望输出值对所述输入材料供给量进行反馈，将反馈得到的值对所述化工生产流程的输入材料供给量进行更新，最终提高了化工生产流程的整体效率。
尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。

Claims (7)

1.一种化工生产流程的控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取化工生产流程的输入材料供给量，对所述输入材料供给量进行预测，得到生产流程预测值分布；
对所述生产流程预测值分布进行动平衡约束，得到生产流程平衡参数值集，根据所述生产流程平衡参数值集对所述生产流程预测值分布进行规范调节，得到生产流程调节值序列；
对所述生产流程调节值序列进行特征约简，得到生产流程特征值簇，其中，生产流程特征值簇是由化工生产流程节点先后顺序排列的生产流程特征值构成，根据所述生产流程特征值簇和预设的关联参数确定生产流程关联值集，对所述生产流程关联值集进行依赖注入，得到生产流程依赖值簇；
对所述生产流程依赖值簇进行期望融合，得到生产流程期望输出值，通过所述生产流程期望输出值对所述输入材料供给量进行反馈，得到反馈输入值，根据所述反馈输入值更新所述化工生产流程的输入材料供给量；
其中，对所述生产流程依赖值簇进行期望融合，得到生产流程期望输出值根据下述公式确定：
；
其中，表示生产流程依赖值簇的生产流程期望输出值，/>表示生产流程依赖值簇中第个生产流程依赖值，/>表示修正常数，/>表示生产流程依赖值簇的数据点的总数量；
其中，对所述生产流程预测值分布进行动平衡约束，得到生产流程平衡参数值集具体包括：
获取生产流程预测值分布中第个生产流程预测值/>；
获取动平衡约束值；
确定化工生产流程增益值；
确定化工生产流程输出损耗参数；
根据所述生产流程预测值分布中第个生产流程预测值/>、所述动平衡约束值/>、所述化工生产流程增益值/>和化工生产流程输出损耗参数/>确定生产流程平衡参数值集中第/>个生产流程平衡参数值，其中，所述生产流程平衡参数值根据下述公式确定：
；
其中，表示生产流程平衡参数值集中第/>个生产流程平衡参数值，/>表示化工生产流程输出阈值参数，/>表示自然对数的指数函数；
将所有的生产流程平衡参数值组成的集合作为生产流程平衡参数值集；
其中，根据所述生产流程平衡参数值集对所述生产流程预测值分布进行规范调节，得到生产流程调节值序列具体包括：
确定所述生产流程预测值分布的数据点的总数量；
根据生产流程平衡参数值集和所述生产流程预测值分布的数据点的总数量确定生产流程调节值序列，具体根据下述公式实现，即：
；
其中，表示生产流程调节值序列中第/>个生产流程调节值，/>表示生产流程平衡参数值集中第/>个生产流程平衡参数值，/>表示生产流程预测值分布中第/>个生产流程预测值，表示生产流程预测值分布的数据点的总数量，将所有的生产流程调节值按照化工生产流程节点先后顺序进行排序，得到生产流程调节值序列。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述输入材料供给量进行预测，得到生产流程预测值分布具体包括：
获取生产流程节点的生产效率，得到节点生产效率集；
根据所述输入材料供给量和所述节点生产效率集确定生产流程预测值分布。
3.如权利要求1所述方法，其特征在于，对所述生产流程调节值序列进行特征约简，得到生产流程特征值簇具体包括：
获取生产流程的约简值序列；
将所述生产流程的约简值序列嵌入所述生产流程调节值序列中，得到生产流程特征值簇。
4.如权利要求1所述方法，其特征在于，根据所述生产流程特征值簇和预设的关联参数确定生产流程关联值集具体包括：
获取化工生产流程输出损耗参数；
根据所述生产流程特征值簇、所述化工生产流程输出损耗参数和预设的关联参数确定生产流程关联值集。
5.一种化工生产流程的控制系统，其采用权利要求1所述的方法进行控制，其特征在于，该化工生产流程的控制系统包括：
生产流程预测值分布获取模块，用于获取化工生产流程的输入材料供给量，对所述输入材料供给量进行预测，得到生产流程预测值分布；
生产流程调节值序列确定模块，用于对所述生产流程预测值分布进行动平衡约束，得到生产流程平衡参数值集，根据所述生产流程平衡参数值集对所述生产流程预测值分布进行规范调节，得到生产流程调节值序列；
生产流程依赖值簇确定模块，用于对所述生产流程调节值序列进行特征约简，得到生产流程特征值簇，根据所述生产流程特征值簇和预设的关联参数确定生产流程关联值集，对所述生产流程关联值集进行依赖注入，得到生产流程依赖值簇；
输入材料供给量更新模块，用于对所述生产流程依赖值簇进行期望融合，得到生产流程期望输出值，通过所述生产流程期望输出值对所述输入材料供给量进行反馈，得到反馈输入值，根据所述反馈输入值更新所述化工生产流程的输入材料供给量。
6.一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有代码，其特征在于，所述处理器被配置为获取所述代码，并执行如权利要求1至4任一项所述的一种化工生产流程的控制方法。
7.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的一种化工生产流程的控制方法。
CN202311638704.7A 2023-12-04 2023-12-04 一种化工生产流程的控制方法、系统、设备及存储介质 Active CN117350517B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311638704.7A CN117350517B (zh) 2023-12-04 2023-12-04 一种化工生产流程的控制方法、系统、设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311638704.7A CN117350517B (zh) 2023-12-04 2023-12-04 一种化工生产流程的控制方法、系统、设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117350517A CN117350517A (zh) 2024-01-05
CN117350517B true CN117350517B (zh) 2024-03-29

Family

ID=89363471

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311638704.7A Active CN117350517B (zh) 2023-12-04 2023-12-04 一种化工生产流程的控制方法、系统、设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117350517B (zh)

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1745347A (zh) * 2003-01-31 2006-03-08 法赫尔丁·T·阿塔尔瓦拉 使用模块化模型预测控制器的集成优化和控制
CN1806079A (zh) * 2003-06-18 2006-07-19 液体空气乔治洛德方法利用和研究的具有监督和管理委员会的有限公司 Co2在造纸工艺湿部中的受控添加
WO2009142628A1 (en) * 2008-05-20 2009-11-26 Brainlike, Inc. Auto-adaptive network
EP2559750A1 (de) * 2011-08-18 2013-02-20 Olaf Kujawski Anlagenweites Steuerungs- und Regelungsverfahren für Biogasanlagen
CN103426035A (zh) * 2013-08-12 2013-12-04 浙江大学 钢铁行业副产高炉煤气自平衡调度系统及产消量预测方法
CN104392098A (zh) * 2014-10-27 2015-03-04 中国石油大学(北京) 一种预测催化裂化汽油产率的方法
EP3547048A1 (de) * 2018-03-27 2019-10-02 Linde Aktiengesellschaft Verfahren zum dimensionieren einer prozessanlage
CN114240023A (zh) * 2021-11-01 2022-03-25 中国兵器装备集团自动化研究所有限公司 一种火工品生产车间的流程再造方法及系统
CN115826541A (zh) * 2023-02-16 2023-03-21 一夫科技股份有限公司 一种β型建筑石膏粉的生产控制方法及系统
CN116088453A (zh) * 2023-02-17 2023-05-09 华中科技大学 生产质量预测模型训练方法及装置、生产质量监控方法
CN116643823A (zh) * 2023-05-22 2023-08-25 浪潮云洲(山东)工业互联网有限公司 一种生产流程中资源数据的可视化配置方法、设备及介质

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2991215A1 (en) * 2015-07-06 2017-01-12 The University Of Wyoming Research Corporation D/B/A Western Research Institute Method for correlating physical and chemical measurement data sets to predict physical and chemical properties
US20210224351A1 (en) * 2020-01-21 2021-07-22 Kinaxis Inc. Method and system for optimizing an objective having discrete constraints

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1745347A (zh) * 2003-01-31 2006-03-08 法赫尔丁·T·阿塔尔瓦拉 使用模块化模型预测控制器的集成优化和控制
CN1806079A (zh) * 2003-06-18 2006-07-19 液体空气乔治洛德方法利用和研究的具有监督和管理委员会的有限公司 Co2在造纸工艺湿部中的受控添加
WO2009142628A1 (en) * 2008-05-20 2009-11-26 Brainlike, Inc. Auto-adaptive network
EP2559750A1 (de) * 2011-08-18 2013-02-20 Olaf Kujawski Anlagenweites Steuerungs- und Regelungsverfahren für Biogasanlagen
CN103426035A (zh) * 2013-08-12 2013-12-04 浙江大学 钢铁行业副产高炉煤气自平衡调度系统及产消量预测方法
CN104392098A (zh) * 2014-10-27 2015-03-04 中国石油大学(北京) 一种预测催化裂化汽油产率的方法
EP3547048A1 (de) * 2018-03-27 2019-10-02 Linde Aktiengesellschaft Verfahren zum dimensionieren einer prozessanlage
CN114240023A (zh) * 2021-11-01 2022-03-25 中国兵器装备集团自动化研究所有限公司 一种火工品生产车间的流程再造方法及系统
CN115826541A (zh) * 2023-02-16 2023-03-21 一夫科技股份有限公司 一种β型建筑石膏粉的生产控制方法及系统
CN116088453A (zh) * 2023-02-17 2023-05-09 华中科技大学 生产质量预测模型训练方法及装置、生产质量监控方法
CN116643823A (zh) * 2023-05-22 2023-08-25 浪潮云洲(山东)工业互联网有限公司 一种生产流程中资源数据的可视化配置方法、设备及介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Constrained chemical equilibrium and incompletely specified elemental abundance data;G. W. Norval, M. J. Phillips, R. W. Missen, W. R. Smith;《The Canadian Journal of Chemical Engineering》;第69卷(第5期);第1184-1192页 *
基于关联加权预测的多生产线协调生产计划的研究;蒋珉, 王廷平;东南大学学报(自然科学版)(第S1期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN117350517A (zh) 2024-01-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113037531A (zh) 流量预测方法、装置以及存储介质
CN109981744B (zh) 数据的分发方法、装置、存储介质及电子设备
CN109697018A (zh) 调整存储节点副本数量的方法和装置
CN115034519A (zh) 一种用电负荷的预测方法、装置、电子设备以及存储介质
CN104616173B (zh) 预测用户流失的方法以及设备
CN111310105B (zh) 一种确定用工方案的方法及装置
CN114237820A (zh) 一种容器预加载方法、电子设备及存储介质
CN113642886B (zh) 规划电网线路利用率分析方法、系统、介质及计算设备
CN117350517B (zh) 一种化工生产流程的控制方法、系统、设备及存储介质
CN117195083A (zh) 基于电流曲线的坍落度预测方法、装置及可读介质
CN115940202A (zh) 基于人工智能的多逆变器功率分配控制方法、装置及设备
CN115941802A (zh) 远程状态估计传感器调度方法、调度器及信息物理系统
CN112598259A (zh) 产能测算方法、装置及计算机可读存储介质
CN117311293B (zh) 一种基于远程管理的工业主板及其控制方法
CN118246698B (zh) 一种林地资源智能调度方法和系统
CN111796995B (zh) 基于集成学习的循环序列号使用量预警方法及系统
CN116647418B (zh) 以太网供电电源的供电系统及其控制方法
CN118170550B (zh) Node节点水位线阈值调节方法、装置及相关设备
CN118014318B (zh) 一种基于多能系统的电力能源需求动态管理方法及装置
CN115829169B (zh) 基于混合整数线性规划的业务处理方法及装置
CN115562213A (zh) 一种生产设备的控制方法及装置
CN117913779A (zh) 用电负荷信息预测方法、装置、电子设备和可读介质
CN117827414A (zh) 边缘设备的资源分配方法、装置、电子设备及存储介质
CN115437779A (zh) 容器资源分配方法、装置、电子设备及存储介质
CN113918337A (zh) 应用程序运行方法、装置、终端设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant