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An Interpretable Light Attention-Convolution-Gate Recurrent unit architecture for the Highly Accurate Modeling of Actual Chemical Dynamic Processes

引用

Engineering 2024年第8期39卷 104-116页

作者： Yue Li Ning Li Jingzheng Ren Weifeng Shen School of Chemistry and Chemical Engineering Chongqing UniversityChongqing 400044China Chongqing Key Laboratory of Catalysis and New Environmental Materials School of Environment and ResourcesChongqing Technology and Business UniversityChongqing 400067China Department of Industrial and Systems Engineering The Hong Kong Polytechnic UniversityHong Kong 999077China

To equip data-driven dynamic chemical process models with strong interpretability,we develop a light attention–convolution–gate recurrent unit(LACG)architecture with three sub-modules—a basic module,a brand-new light attention module,and a residue module—that are specially designed to learn the general dynamic behavior,transient disturbances,and other input factors of chemical processes,*** with a hyperparameter optimization framework,Optuna,the effectiveness of the proposed LACG is tested by distributed control system data-driven modeling experiments on the discharge flowrate of an actual deethanization *** LACG model provides significant advantages in prediction accuracy and model generalization compared with other models,including the feedforward neural network,convolution neural network,long short-term memory(LSTM),and ***,compared with the simulation results of a deethanization model built using Aspen Plus Dynamics V12.1,the LACG parameters are demonstrated to be interpretable,and more details on the variable interactions can be observed from the model parameters in comparison with the traditional interpretable model *** contribution enriches interpretable machine learning knowledge and provides a reliable method with high accuracy for actual chemical process modeling,paving a route to intelligent manufacturing.

关键词： Interpretable machine learning Light attention-convolution-gate recurrent unit architecture Process knowledge discovery Data-driven process model Intelligent manufacturing

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