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成品汽油调和配方评价、维护与智能系统开发

成品汽油调和配方评价、维护与智能系统开发

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作者：郑明杰兰州理工大学

学位级别：硕士

在成品汽油罐式调和生产过程中,调和配方的优劣在一定程度上决定了企业生产效能。然而,现阶段国内不少炼厂生产仍以人工经验指导的线性配方为主要依据,对配方的预评价与修正亦由人工完成。这不仅对生产实施者要求甚高,而且易受人为因素... 详细信息

在成品汽油罐式调和生产过程中,调和配方的优劣在一定程度上决定了企业生产效能。然而,现阶段国内不少炼厂生产仍以人工经验指导的线性配方为主要依据,对配方的预评价与修正亦由人工完成。这不仅对生产实施者要求甚高,而且易受人为因素影响。为确保成品汽油质量,只能采用较为保守的调和配方,致使产品质量严重过剩。因此,亟需对调和配方进行更为客观及智能的“事前”评价与维护技术,以使企业生产效能与智能化得以提升。鉴于此,本文围绕配方评价模型、评价体系的建立及维护技术等,主要开展了如下研究工作:1)为解决成品汽油调和配方的智能评价与维护问题,通过对罐式调和工艺机理仔细梳理及对实际工业生产数据深度分析,提出了罐式批次调和配方评价与维护方案。方案具体包括:配方质量预测建模、配方质量评价准则建立、短期维护的缺陷配方致因分析、以及长期维护的优质配方生成。其中,配方质量预测评价与致因分析构成调和配方“事前”评价与修正框架,结合配方质量评价准则,以确保满意配方用于实际生产;长期维护的配方生成则是考虑罐式批次成品汽油调和工艺下,为产品质量变动、多工况因素等,提供精细化的高效能配方生成模型,从而为配方实现智能评价与维护奠定基础。2)为解决成品汽油调和配方需要“事前”评价与修正的问题,首先将Light GBM模型与SHAP结合,提出了一种调和配方质量预测及致因解析的机器学习框架;其次引入改进遗传算法(IGA)用于Light GBM模型超参数寻优,建立了可同时预测成品汽油性能及环保指标的模型,并结合汽油国ⅥA标准与企业生产实际制定了配方质量评价标准,以实现配方“事前”评价;最后对缺陷配方基于SHAP的全局和局部致因解释分析,给出了易于操作的单变量定性修正建议。经使用工业数据实验研究,基于IGA＿Light GBM建立的成品汽油质量指标预测模型,预测指标更加全面且更为精准;基于SHAP的缺陷配方致因解析给出的修正建议,合理且契合生产实际,可据此对配方进行短期维护。3)为解决成品汽油罐式批次调和配方的精准建模问题,首先将特征减少的模糊C均值(Feature-Reduction Fuzzy C-Means,frfcm)聚类算法与特征类别提升树(Category Boosting,Cat Boost)模型结合,提出了一种批次分级集成建模方案;其次针对frfcm算法在划分非球形数据效果差强人意,且未考虑调和组分相关性等缺陷,提出基于马氏距离对其进行改进,旨在最大程度划分出组分批次类型;接着受调和组分添加顺序与添加量的启发,借助灰色关联度法分析调和组分对油品质量的关联性,将调和组分分为主辅料类别,提出子配方分级建模思想;最后通过对比优选Cat Boost作为批次子配方分级建模算法,并用杜鹃搜索优化其超参数,再基于改进frfcm隶属度矩阵值融合子分级模型,从而实现了罐式批次调和配方的精细化建模。仿真结果表明,较单一或未分级模型,文中分级集成模型精度及泛化能力更优,可用于配方智能生成的长期维护。4)为解决配方评价与维护的落地应用问题,首先通过对成品汽油调和配方评价与维护智能系统需求分析,确定了系统各个功能模块;其次考虑实际应用背景与底层算法,确定了以B/S为系统架构,My SQL为数据库,Django作为系统前端开发布局的技术方案;接着对智能系统的用户登录模块、配方质量评价模块、配方维护功能模块、历史配方查看功能模块、报警与事件记录模块和系统维护模块等进行了设计开发;最后采用“黑箱”测试法,对各个功能进行了测试。测试结果表明,系统实现了预期的功能目标,且具有易用易维护的特点,为调和技术的工程应用进行了有益探索。

关键词：配方评价可解释机器学习配方维护改进frfcm Django框架

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