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Hybrid modeling for carbon monoxide gas-phase catalytic coupling to synthesize dimethyl oxalate process

Chinese Journal of Chemical Engineering 2024年第6期70卷 234-250页

作者： Shida Gao Cuimei Bo Chao Jiang quanling zhang Genke Yang Jian Chu Ningbo Artificial Intelligence Institute Shanghai Jiao Tong UniversityNingbo 315012China Department of Automation Shanghai Jiao Tong UniversityShanghai 200240China Key Laboratory of Industrial Internet+Safety Production of Hazardous Chemical Ministry of Emergency ManagementNanjing Tech UniversityNanjing 211816China

Ethylene glycol(EG)plays a pivotal role as a primary raw material in the polyester industry,and the syngas-to-EG route has become a significant technical route in *** carbon monoxide(CO)gas-phase catalytic coupling to synthesize dimethyl oxalate(DMO)is a crucial process in the syngas-to-EG route,whereby the composition of the reactor outlet exerts influence on the ultimate quality of the EG product and the energy consumption during the subsequent separation ***,measuring product quality in real time or establishing accurate dynamic mechanism models is *** effectively model the DMO synthesis process,this study proposes a hybrid modeling strategy that integrates process mechanisms and data-driven *** CO gas-phase catalytic coupling mechanism model is developed based on intrinsic kinetics and material balance,while a long short-term memory(LSTM)neural network is employed to predict the macroscopic reaction rate by leveraging temporal relationships derived from archived *** proposed model is trained semi-supervised to accommodate limited-label data scenarios,leveraging historical *** integrating these predictions with the mechanism model,the hybrid modeling approach provides reliable and interpretable forecasts of mass *** investigations unequivocally validate the superiority of the proposed hybrid modeling approach over conventional data-driven models(DDMs)and other hybrid modeling techniques.

关键词： Carbon monoxide Dynamic modeling Hybrid model Reaction kinetics Semi-supervised learning

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Expert Experience and Data-Driven Based Hybrid Fault Diagnosis for High-SpeedWire Rod Finishing Mills

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Computer Modeling in Engineering & Sciences 2024年第2期138卷 1827-1847页

作者： Cunsong Wang Ningze Tang quanling zhang Lixin Gao Haichen Yin Hao Peng Institute of Intelligent Manufacturing Nanjing Tech UniversityNanjing210009China Beijing Gaohuahan Intelligent Technology Co. Ltd.Beijing100084China BeijingWavelet Rhythm Technology Co. Ltd.Beijing100020China College of Mechanical and Power Engineering Nanjing Tech UniversityNanjing211816China

The reliable operation of high-speed wire rod finishing mills is crucial in the steel production *** complex system-level equipment,it is difficult for high-speed wire rod finishing mills to realize fault location and real-time *** solve the above problems,an expert experience and data-driven-based hybrid fault diagnosis method for high-speed wire rod finishing mills is proposed in this ***,based on its mechanical structure,time and frequency domain analysis are improved in fault feature *** approach of combining virtual value,peak value with kurtosis value index,is adopted in time domain *** adjustment and side frequency analysis are proposed in frequency domain analysis to obtain accurate component characteristic frequency and its corresponding ***,according to time and frequency domain characteristics,fault location based on expert experience is proposed to get an accurate fault ***,the proposed method is implemented in the equipment intelligent diagnosis *** taking an equipment fault on site,for example,the effectiveness of the proposed method is illustrated in the system.

关键词： High-speed wire rod finishing mills expert experience data-driven fault diagnosis

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Hybrid modeling for carbon monoxide gas-phase catalytic coupling to synthesize dimethyl oxalate process

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中国化学工程学报（英文版） 2024年第6期 234页

作者： Shida Gao Cuimei Bo Chao Jiang quanling zhang Genke Yang Jian Chu

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基于声振信号融合的设备智能诊断

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组合机床与自动化加工技术 2024年第7期 98-102,108页

作者：赵春旭张学亮刘思良戚雯雯王村松张泉灵南京工业大学智能制造研究院南京210009 中国石油化工股份有限公司天然气分公司北京100029

单一传感器检测易受外界干扰或自身故障等多种因素限制导致滚动轴承故障诊断结果欠佳一直是设备智能诊断领域难点问题。针对上述问题,提出了一种基于声振信号融合的智能诊断方法。首先,通过传感器配置采集滚动轴承的振动信号和声音信号... 详细信息

单一传感器检测易受外界干扰或自身故障等多种因素限制导致滚动轴承故障诊断结果欠佳一直是设备智能诊断领域难点问题。针对上述问题,提出了一种基于声振信号融合的智能诊断方法。首先,通过传感器配置采集滚动轴承的振动信号和声音信号;然后,利用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)对振动信号和声音信号进行分解与重构;随后,将重构后的声振信号输入双通道卷积神经网络(dual-channel convolutional neural network,DCNN)实现故障特征提取与特征融合;最后,将提取和融合的故障特征输入至DCNN网络SoftMax层进行故障分类建模。结果表明,与基于单一振动信号的CNN故障诊断模型相比,提出的基于声振信号融合的故障诊断方法准确率可以达到99.3%,融合后的特征更能有效区分设备不同的故障状态。

关键词：声振融合故障诊断变模态分解滚动轴承双通道卷积神经网络

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催化重整装置反应器的建模与仿真

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化工学报 2012年第11期63卷 3591-3596页

作者：梁超张泉灵浙江大学智能系统与控制研究所浙江杭州310027

针对催化重整装置的流程模拟,基于集总理论与催化重整反应机理,提出了一种反应器的模型。该模型的反应网络较全面地考虑了烷烃、环烷烃及芳烃之间的反应关系,覆盖了重整反应过程中的大部分反应。为了降低参数估计的难度,通过合理假设将... 详细信息

针对催化重整装置的流程模拟,基于集总理论与催化重整反应机理,提出了一种反应器的模型。该模型的反应网络较全面地考虑了烷烃、环烷烃及芳烃之间的反应关系,覆盖了重整反应过程中的大部分反应。为了降低参数估计的难度,通过合理假设将待估参数数量减少至99个,并将复杂的反应网络依据碳原子数划分为C6～C11+六个反应子网络,再采用BFGS算法与SQP算法相结合的分组迭代估计方法以降低参数估计的误差。通过催化重整装置的模拟计算对模型进行了验证,结果表明,模型能够对反应产物组成进行较准确的预测,可满足现代工业应用对模型精度的需求。

关键词：催化重整动力学模型参数估计

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定量水分预测函数多变量控制的研究

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仪器仪表学报 2006年第z1期27卷 455-457页

作者：赵江张泉灵浙江大学先进控制研究所工业控制技术国家重点实验室杭州310027

造纸工业抄纸过程中,定量和水分的控制品质直接影响纸张的质量。针对其中存在的大时滞、大惯性以及强耦合的特点,提出了基于一阶加纯滞后对象的多变量预测函数控制算法。通过优化多变量性能指标求得控制律,并参考Smith预估思想对滞后时... 详细信息

造纸工业抄纸过程中,定量和水分的控制品质直接影响纸张的质量。针对其中存在的大时滞、大惯性以及强耦合的特点,提出了基于一阶加纯滞后对象的多变量预测函数控制算法。通过优化多变量性能指标求得控制律,并参考Smith预估思想对滞后时间进行补偿。定量水分系统的仿真结果说明了该算法能较好地达到控制性能的要求,并具有良好的鲁棒性。

关键词：定量水分多变量预测函数控制一阶加纯滞后

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催化重整反应38集总动力学模型及其在连续催化重整中的应用

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化工学报 2012年第4期63卷 1076-1082页

作者：王连山张泉灵梁超浙江大学智能系统与控制研究所浙江杭州310027

根据集总理论和催化重整的反应机理,基于工业连续重整装置,提出了一个包含38个集总组分、86个反应催化重整反应动力学模型。该模型将重整物料按碳原子数集总为C6～C11+组分,相同碳原子数的物料又划分为正构烷烃、异构烷烃、五元环烷烃... 详细信息

根据集总理论和催化重整的反应机理,基于工业连续重整装置,提出了一个包含38个集总组分、86个反应催化重整反应动力学模型。该模型将重整物料按碳原子数集总为C6～C11+组分,相同碳原子数的物料又划分为正构烷烃、异构烷烃、五元环烷烃、六元环烷烃和芳烃,裂化产物细分为C1～C5组分。通过合理简化,确定了86个待估模型参数,并在工业现场数据的基础上,利用分层策略与BFGS算法对其进行了估计。通过对某炼厂连续重整反应器的模拟计算对该模型进行了验证,计算值与实际值吻合较好,表明该模型具有较好的可靠性与准确性,达到了工业应用的要求。将模型用于芳烃收率的预测,在较大的时间跨度内,精度与趋势均令人满意。最后,利用该模型对芳烃收率进行了优化计算,经优化后芳烃收率提高0.17%,该结果可为连续重整装置的优化操作提供参考。

关键词：催化重整集总动力学模型参数估计

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基于历史性能基准的模型预测控制性能监控

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计算机与应用化学 2011年第3期28卷 275-278页

作者：张荣金张泉灵浙江大学工业控制技术国家重点实验室智能系统与控制研究所浙江杭州310027

针对实际工业过程中希望只利用过程的日常运行数据对控制系统进行监控的情况,提出了1种用历史性能基准对预测控制系统进行性能评估、监控以及分析的方法。利用运行状态良好的1段历史数据计算出历史性能基准,并将历史性能基准与实际性能... 详细信息

针对实际工业过程中希望只利用过程的日常运行数据对控制系统进行监控的情况,提出了1种用历史性能基准对预测控制系统进行性能评估、监控以及分析的方法。利用运行状态良好的1段历史数据计算出历史性能基准,并将历史性能基准与实际性能的比值用于控制器性能的实时监控。根据历史性能指标的残差监控检测出性能变化时,进一步通过历史数据协方差监控及广义特征值分析,区分出性能显著变差或变好的方向和子空间。为现场工程师提供性能变化的一些原因,用于系统维护。最后通过Shell重油分馏塔仿真证明该方法可以获得很好的评估与监控结果。

关键词：模型预测控制性能监控历史性能基准广义特征值分析

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先进控制技术在纯碱生产碳化过程中的应用

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化工学报 2008年第7期59卷 1761-1767页

作者：金晓明张泉灵苏宏业浙江大学工业控制技术国家重点实验室先进控制研究所浙江杭州310027

纯碱生产装置中的碳化塔既是多相反应器又是多步结晶器,其中包含了吸收、反应、多相流、传热和传质等多种复杂的物理、化学过程。本文以某纯碱厂碳化系统为背景,将模型预测控制软件应用于5组共25座碳化塔中,开发了一个包含上百个被控变... 详细信息

纯碱生产装置中的碳化塔既是多相反应器又是多步结晶器,其中包含了吸收、反应、多相流、传热和传质等多种复杂的物理、化学过程。本文以某纯碱厂碳化系统为背景,将模型预测控制软件应用于5组共25座碳化塔中,开发了一个包含上百个被控变量、操纵变量和干扰变量的多变量预测控制器来解决该碳化系统的约束多变量控制问题。工业应用结果表明:模型预测控制软件能够确保碳化系统长期在最佳状态运行,进而降低物料消耗、改善产品质量和节省操作费用,使生产效益得到优化。

关键词：碳化塔纯碱预测控制

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炼油企业多分辨率数据校正建模方法的研究

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计算机与应用化学 2012年第9期29卷 1046-1050页

作者：石畅张泉灵浙江大学智能系统与控制研究所浙江杭州310027

准确的物料流向信息及其平衡方程是数据校正建模的关键。本文根据炼厂两类基本设备模型,借鉴图论中邻接矩阵的概念,提出了用于完整描述全局物料流向信息及其平衡关系的物流邻接矩阵。该矩阵分别以全部设备的进、出料线作为矩阵的行和列... 详细信息

准确的物料流向信息及其平衡方程是数据校正建模的关键。本文根据炼厂两类基本设备模型,借鉴图论中邻接矩阵的概念,提出了用于完整描述全局物料流向信息及其平衡关系的物流邻接矩阵。该矩阵分别以全部设备的进、出料线作为矩阵的行和列;每一行表示对应出料线的流股去向,每一列表示对应进料线的流股来源;每个元素按照其行列位置,表示其对应的进、出料线是否相连。通过物流邻接矩阵所包含的信息及其设备本身的进出料平衡关系,可以方便、准确地建立数据校正模型。按照炼厂物料平衡的实际需求,对物流邻接矩阵进行相应变换,完成不同时间、空间分辨率下物料平衡关系的归并和映射,实现全厂级多分辨率数据校正模型的建立。最后通过某炼厂局部生产过程的应用实例,验证了该建模方法的正确性和实用性。

关键词：多分辨率建模数据校正物料平衡

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