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Transferable adversarial slow feature extraction network for few-shot quality prediction in coal-to-ethylene glycol process

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Chinese Journal of Chemical Engineering 2024年第7期71卷 258-271页

作者： Cheng Yang Chao Jiang Guo Yu Jun Li cuimei bo School of Electrical Engineering and Control Science Nanjing Tech UniversityNanjing 211816China Department of Intelligent Manufacturing Nanjing Tech UniversityNanjing 210009China

In the coal-to-ethylene glycol(CTEG)process,precisely estimating quality variables is crucial for process monitoring,optimization,and control.A significant challenge in this regard is relying on offline laboratory analysis to obtain these variables,which often incurs substantial monetary costs and significant time *** resulting few-shot learning scenarios present a hurdle to the efficient development of predictive *** address this issue,our study introduces the transferable adversarial slow feature extraction network(TASF-Net),an innovative approach designed specifically for few-shot quality prediction in the CTEG ***-Net uniquely integrates the slowness principle with a deep Bayesian framework,effectively capturing the nonlinear and inertial characteristics of the CTEG ***,the model employs a variable attention mechanism to identify quality-related input variables adaptively at each time step.A key strength of TASF-Net lies in its ability to navigate the complex measurement noise,outliers,and system interference typical in CTEG *** learning strategy using a min-max game is adopted to improve its robustness and ability to model irregular industrial data accurately and ***,an incremental refining transfer learning framework is designed to further improve few-shot prediction performance achieved by transferring knowledge from the pretrained model on the source domain to the target *** effectiveness and superiority of TASF-Net have been empirically validated using a real-world CTEG *** with some state-of-the-art methods,TASF-Net demonstrates exceptional capability in addressing the intricate challenges for few-shot quality prediction in the CTEG process.

关键词： Chemical process Neural networks Slowness principle Transfer learning Prediction

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

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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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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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MPC of distillation column with side reactors for methyl acetate

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Chinese Journal of Chemical Engineering 2017年第12期25卷 1798-1804页

作者： cuimei bo Jun Li Lei Yang Hui Yi Jihai Tang Xu Qiao College of Automation and Electrical Engineering Nanjing Tech University. Nanjing210009 China State Key Laboratory of Materials-oriented Chemical Engineering Nanjing Tech University Nanjing 210009 China

This paper focuses on the dynamic control of distillation column with side reactors(SRC) for methyl acetate production. To obtain the optimum integrated structure and steady state simulation, the systematic design approach based on the concept of independent reaction amount is applied to the process of SRC for methyl acetate production. In addition to the basic control loops, multi-variable model predictive control modular with methyl acetate concentration and temperature of sensitive plate is designed. Then, based on process simulation software Aspen Plus, dynamic simulation of SRC for methyl acetate production is used to verify the effectiveness of the control scheme.

关键词： Distillation column with side reactors (SRC) Multi-variable model predictive control (MPC) Methyl acetate Steady-state optimization Dynamic simulation

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Multi-objective Optimization of Methyl Acetate Hydrolysis Process Based on NSGA-Ⅱ Algorithm

Multi-objective Optimization of Methyl Acetate Hydrolysis Pr...

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第30届中国控制与决策会议

作者： YIN JunHua bo cuimei LI Jun HUANG Yan College of Electrical Engineering and Control Science Nanjing University of Technology

An enhanced non-dominated sorting genetic algorithm（NSGA-II） was applied to carry out the integer optimized design in this *** steady simulation design was established based on the reaction kinetics analysis using Aspen Plus,and the feasible region of each optimized variable was calculated through sensitive *** at the total cost TAC as the objective function,the NSGA-II algorithm was used directly to obtain the Pareto optimal solutions under the constraints of feasible region of *** simulation results showed that the NSGA-II algorithm can effectively reduce the total cost of TAC.

关键词： Hydrolysis of methyl acetate Steady-state simulation Economic optimization NSGA-Ⅱ optimization

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PTA醋酸甲酯水解过程厂级稳态模拟与集成优化

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化工学报 2016年第3期67卷 912-918页

作者：黄燕薄翠梅管国锋丁帅南京工业大学电气工程与控制科学学院江苏南京211816 南京工业大学化学化工学院江苏南京211816

针对PTA生产过程中副产物醋酸甲酯水解回收工艺,利用Aspen Plus软件进行厂级稳态流程模拟与集成优化设计。首先分析水解工艺的热力学、动力学性质,建立水解工艺稳态流程模拟结构,与实际生产数据对比分析验证稳态模拟结果的正确性;其次... 详细信息

针对PTA生产过程中副产物醋酸甲酯水解回收工艺,利用Aspen Plus软件进行厂级稳态流程模拟与集成优化设计。首先分析水解工艺的热力学、动力学性质,建立水解工艺稳态流程模拟结构,与实际生产数据对比分析验证稳态模拟结果的正确性;其次采用序贯优化法,以年生产成本最小化为目标,对工艺结构和操作参数进行优化,使工艺达到最佳操作条件且生产成本最低。

关键词：醋酸甲酯水解反应精馏优化设计稳态模拟

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Multi-objective Optimization and Dynamic Simulation of Industrial Organic Pollutants Treatment Process

Multi-objective Optimization and Dynamic Simulation of Indus...

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第31届中国过程控制会议（CPCC2020）

作者： GAO Shida bo cuimei LI Jun CHEN Yuxin CUI Shiyu QIAO Xu College of Automation and Electrical Engineering Nanjing Tech University College of Chemical Engineering Nanjing Tech University

For the organic pollutants catalytic oxidation integrated treatment process, an optimized control system based on improved NSGA-II is designed. First of all, according to the process requirements and equipment operating parameters of the treatment process, a steady-state simulation system is established using Aspen Plus, and the sensitivity analysis is performed on key control parameters. Then, with the lowest total energy consumption and the largest wastewater treatment flow as the optimization goals, the improved NSGA-II is used to optimize the control parameters of the treatment process, and a set of Pareto optimal solutions is obtained. Finally, based on energy balance, a plant-level control scheme for organic pollutants integrated treatment is designed and dynamically simulated. The simulation results show that the system has good dynamic response performance, and the entire process can run smoothly with low cost, low energy consumption and high purification efficiency.

关键词： Organic pollutants treatment Aspen Plus NSGA-II Multi-objective optimization Dynamic process simulation

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基于聚类选择k近邻的LLE算法及故障检测

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化工学报 2016年第3期67卷 925-930页

作者：薄翠梅韩晓春易辉李俊南京工业大学电气工程与控制科学学院江苏南京211816

针对化工过程在多种运行模式下多种流形结构具有不同最优近邻数问题,提出了基于聚类选择k近邻的局部线性嵌入(LLE)过程监控方法。使用LLE算法提取高维数据的低维子流形,通过局部线性回归得到高维数据空间到特征空间的映射矩阵;选择Silho... 详细信息

针对化工过程在多种运行模式下多种流形结构具有不同最优近邻数问题,提出了基于聚类选择k近邻的局部线性嵌入(LLE)过程监控方法。使用LLE算法提取高维数据的低维子流形,通过局部线性回归得到高维数据空间到特征空间的映射矩阵;选择Silhouette指标作为聚类有效性指标评估嵌入空间样本信息的相似性,进而确定最优近邻数,根据映射矩阵构建故障监控统计量及其控制限,进行故障检测。最后将所提算法与其他经典算法应用于TE化工过程对比分析,验证了算法的有效性。

关键词：局部线性嵌入最近邻数子流形故障检测聚类指标

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基于特征样本核主元分析的TE过程快速故障辨识方法(英文)

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化工学报 2008年第7期59卷 1783-1789页

作者：薄翠梅张湜张广明王执铨南京工业大学自动化学院南京理工大学自动化学院江苏南京210094 南京理工大学自动化学院

核主元分析(KPCA)在非线性系统的故障检测方面明显优于普通的PCA方法,但存在无法进行故障辨识以及在故障诊断过程常常出现核矩阵K计算困难等难题。针对上述问题,提出了一种基于特征样本核主元分析方法(FS-KPCA)非线性故障辨识方法。首... 详细信息

核主元分析(KPCA)在非线性系统的故障检测方面明显优于普通的PCA方法,但存在无法进行故障辨识以及在故障诊断过程常常出现核矩阵K计算困难等难题。针对上述问题,提出了一种基于特征样本核主元分析方法(FS-KPCA)非线性故障辨识方法。首先采用特征样本(FS)提取方法有效解决核矩阵K的计算量问题。然后利用计算核函数的偏导方法求取KPCA监控中每个原始变量对统计量T2和SPE的贡献率,利用每个变量对监控统计量贡献程度的不同,可以辨识出故障源。将上述方法应用到TE过程,仿真结果表明该方法不仅能够有效辨识故障,而且提高了故障检测和辨识速度。

关键词：核主元分析故障辨识梯度算法特征样本提取 TE过程

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基于多时段MPCA的半导体蚀刻过程监测方法

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传感技术学报 2015年第6期28卷 798-802页

作者：陶栋琦薄翠梅易辉南京工业大学自动化与电气工程学院南京211816

针对MPCA方法在具有多时段的间歇过程中的故障监测效果不佳的问题,提出一种新的多时段建模方法,首先根据各时间片上的主元个数不同,对过程进行模糊划分,然后利用K均值算法对样本数据聚类得到精确划分,最后按照划分结果在各阶段建立代表... 详细信息

针对MPCA方法在具有多时段的间歇过程中的故障监测效果不佳的问题,提出一种新的多时段建模方法,首先根据各时间片上的主元个数不同,对过程进行模糊划分,然后利用K均值算法对样本数据聚类得到精确划分,最后按照划分结果在各阶段建立代表性统计分析模型对整个过程进行监控。将该方法用于半导体蚀刻过程的故障监测,并与MPCA方法进行了比较证明该方法具有良好的监控性能,能够及时准确及时的监测出引起产品质量发生变化的故障。

关键词：多向主元分析间歇过程时段划分故障监测蚀刻过程

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