摘要随着石油化工行业对生产效率和产品质量要求的不断提高,催化裂化等大型工业炼化装置的实时优化问题愈发引起关注。因此,研究了随机动态过程的稳态优化问题的控制求解,以及在催化裂化装置中的应用,通过相关性分析进行了以汽油收率、柴油收率和液化气收率为目标的调优变量选取,构造了不同的实时优化方案。基于相关积分分析,提出了基于状态反馈控制的随机动态过程的实时优化求解方法,并开发了工业应用软件。仿真与工业测试结果证实了所提方法及开发的应用软件的可行性和有效性,为解决催化裂化等炼化装置的实时优化问题提供了一条新的有效途径。
摘要针对带有外部扰动且非线性项未知的非严格反馈非线性系统,基于指令滤波技术,设计一种在时变非对称全状态约束下的预设时间稳定跟踪控制方案。采用模糊逻辑系统逼近系统中的未知非线性函数,利用时变非对称障碍Lyapunov函数对系统进行全状态约束;通过设计命令滤波器和滤波补偿信号,解决了传统反步法的“微分爆炸”问题,并补偿了动态面方法所忽略的滤波误差;借助一种先进的Lyapunov稳定引理,设计了预设时间稳定的滤波补偿和系统控制信号,使系统在规定时间内实现零误差收敛,并且设定的时间不依赖于系统的初始条件;最后,利用机械臂模型对控制效果进行仿真,仿真结果表明了该控制策略的优越性。
摘要电驱测井绞车电缆张力的控制具有时变性、时滞性及强非线性等特点,导致现阶段仍以人工经验控制为主,缺乏行之有效的自动控制方案。针对此问题,首先建立电驱测井绞车电缆收放过程张力模型,并与已有的永磁同步电机模型相结合,通过现场数据验证了所提模型的准确性。接着,提出了基于改进的无模型自适应预测控制算法,并进行了仿真实验。结果表明,所提算法能够满足测井工艺对于电缆张力控制的需求,且与常规PID控制、无模型自适应控制算法相比,具有超调量小、响应速度快等优点,为测井施工过程的安全和测井资料的质量提供了有效保障。
摘要传统PID控制在应对裂解釜复杂非线性和时变特性时,存在控制精度和鲁棒性不足的问题。因此,提出基于混沌映射、自适应步长的莱维飞行及柯西变异等多策略改进布谷鸟算法的温度控制算法。与传统PID控制和标准布谷鸟搜索算法优化的PID控制相比,基于改进布谷鸟搜索算法优化的PID控制的温度跟踪精度、响应速度及超调量等均有显著提高,具有更好的控制效果和鲁棒性。
摘要多实例学习(MIL)是弱监督目标检测的一种基本方法,针对其只关注得分最高的提案,而忽略其他提案的潜在有用信息的问题,提出一种端到端实例优化框架,首先对在线实例分类器细化(OICR)提出一个额外的细化步骤——细化知识蒸馏,并设计自适应监督聚合函数,动态调整聚合准则,以精准匹配背景和被忽略区域,同时融入高效多尺度注意力(EMA)模块,优化核心网络特征处理,均衡空间语义分布,提升计算效率与模型精度。在PASCALVOC 2007、2012数据集上的实验结果显示:该方法能够更加完整地捕获目标区域,识别更多被忽略的对象,验证了其有效性。
摘要碳纤维复合材料(CFRP)出现纤维断裂后,会迅速扩展,并最终导致结构破坏,因此检测纤维断裂具有重要意义。但CFRP电导率低、电各向异性且结构复杂,导致涡流检测的灵敏度低,可通过优化涡流探头参数来提高检测灵敏度。采用有限元数值计算方法研究了多向CFRP纤维断裂涡流检测过程中,涡流探头的线径、匝数、尺寸(内径、外径、高度)及磁芯等参数对涡流检测灵敏度的影响。综合对比探头参数优化前、后的涡流检测结果发现:参数优化后,磁通密度分布更加密集,涡流电压幅值波谷更深,纤维断裂的检测灵敏度提高了7.81倍。
摘要高压蒸汽汽包运行环境复杂,汽包结构的复杂性使得漏点产生的压力信号传播具有多径效应和散射特性。传统传感器采用固定间距布置方式,导致在压力变化敏感区域出现监测盲区,使得漏点产生的微弱压力变化信号难以被准确捕捉,影响漏点位置监测的精度和可靠性。针对此问题,提出考虑压力网格的高压蒸汽汽包漏点监测技术。基于物联网系统架构构建高压蒸汽汽包漏点监测架构,在感知层利用压力网格节点实时采集压力数据,通过将传感器节点分为均匀分布的多个簇来布署压力网格节点的位置,确保对高压蒸汽汽包的全覆盖监测,能准确捕捉漏点产生的微弱压力变化信号。同时,选择剩余能量充足的压力传感器作为簇首,以优化能耗,保障节点持久运行与监测完整性。网络层将感知层的压力数据实时传输至平台层存储。应用层数据处理模块基于完整准确的数据,通过优化后的压力梯度法精确计算得出漏点位置,实现漏点监测。实验结果表明:压力网格覆盖全面,节点传输顺畅,能够精确捕捉两种泄漏情形的监测数据并准确定位漏点,避免了在压力变化敏感区域出现监测盲区。
摘要霜冰优化算法(RIME)存在多样性迅速退化,探索与开发不平衡,后期维度替换信息过少,开发能力较差的问题。因此提出一种混沌融合替换交叉的霜冰优化算法(ILRIME)来解决上述问题。首先在算法初始化阶段进行Tent混沌映射,使种群分布更加均匀;然后在硬霜开发阶段提出一种融合替换策略,将种群中的较差个体与最优个体进行多维度替换,从而增强算法的后期开发能力;最后引入纵横交叉策略,使用水平交叉策略优化软霜搜索阶段来提高全局搜索能力,利用垂直交叉策略优化硬霜开发阶段以提高开发能力。在100维度的CEC2017测试函数集上进行实验,结果显示:ILRIME的均值胜率高达86.20% ,展现了ILRIME的性能优势。此外,基于焊接梁工程优化问题与WSN节点覆盖问题将ILRIME与近年提出的一些主流算法进行比较,结果也证实ILRIME具有较好的性能与普适性。
摘要为了保障图像数据采集与传输过程中的数据安全,基于ZYNQ平台设计图像采集加密传输系统。系统以ZYNO异构多核处理器为核心,结合可编程逻辑(PL)与处理系统(PS)的优势,利用PL高速并行能力配置图像传感器接口,实现图像实时采集与SM4算法加速加密,加密图像数据经PS端以太网传至上位机,由上位机软件接收解密。实验证明该系统可以完成图像实时采集与加密传输以及解密任务,提升了图像采集传输的实时性和安全性,具有实用价值与良好前景。
摘要传统的配方优化方法一般根据离线实验确定最优配方。然而,由于实际工业过程的复杂性,离线设计的配方往往难以保证产品质量。为此,提出基于元强化学习的在线配方优化方法。该方法结合元学习的快速适应能力与深度确定性策略梯度算法的探索策略,通过生产数据的实时反馈,不断更新策略并指导配方参数的动态调整,从而确保产品质量的稳定,实现动态环境下的快速适应。实验结果表明,元强化学习方法在收敛速度、优化效果及环境适应性方面均优于传统方法,为实现智能配方优化提供了一种高效、灵活的解决方案。
摘要针对电石炉电极调节过程复杂、控制难度大的问题,结合某大型密闭电石炉的工艺特点,分析电石生产过程的相关参数,采用阶梯式广义预测控制算法设计了一套恒电阻模式的电石炉电极调节系统,实现了升负荷状态与正常生产状态下的自动控制。对比实验结果表明:恒电阻模式电极调节系统在多方面均优于恒电流模式电极调节系统,能够有效提高电石炉的运行效率和能源利用率。
摘要针对煤矿井下甲烷浓度超限,机载断电控制采用有线传输存在电缆移动频繁,容易出现损坏、断裂,导致信号传输不稳定、数据传输中断等问题,设计了一种基于LoRa无线传输的机载甲烷断电控制分站。分站采用EPLMa防爆等级设计,应用于气体突然出现时设备仍可带电的危险环境;LoRa扩频调制技术将信号能量分散到宽频带,提高同频干扰抑制能力,应用于煤矿井下工作面复杂环境中实时无线传输甲烷浓度;设计带软启动的断电控制电路切换断电仪供电,有效降低启动时的瞬态电流,防止对电源和负载造成损坏;设计一主一从或多主一从组网方式,应用于不同通信距离工作面场景,有效解决了有线传输方式的弊端。实验结果表明,分站能够实时、稳定无线传输甲烷浓度,并在浓度超限时及时切断电源,有效保障煤矿安全生产。
摘要针对高含水阶段薄储层测井响应弱、传统超分辨方法纹理细节缺失的问题,提出了一种基于短时傅里叶变换(STFT)的生成对抗网络STFTGAN。该方法通过时频域联合学习优化高频信息重构,设计多级上采样残差模块以提取低分辨时频特征,并引入多尺度判别器以强化对抗训练。此外,结合最小二乘损失、时频图损失和特征匹配损失函数,进一步提升了生成器的性能。实验结果表明,与BSI、SVM、LSTM和SRCNN方法相比,STFTGAN能够有效超分辨出测井曲线的高频细节,显著提高了薄储层识别精度,为复杂地质条件下的测井解释提供了新的解决方案。
摘要为降低化工园区事故发生率,科学评价化工园区风险,构建基于博弈优化T-FAHP-EWM-GT组合赋权及云模型的化工园区风险评价模型。首先,通过扎根理论对化工园区风险因素进行辨识与分析,建立化工园区风险指标评价体系。其次,为解决传统层次分析法存在的弊端,结合三角模糊数对其进行改进,形成优化三角模糊层次分析法,以此计算主观权重。另外,鉴于组合赋权的科学合理性,结合熵权法和博弈论得到综合权重。最后,运用云模型对某化工园区开展实例分析。结果表明,该化工园区风险等级为“安全”,评价结果与该化工园区实际情况基本一致,验证了评价模型的可行性,研究内容可为化工园区管理提供参考。
摘要管壳式换热器的流动阻力过大会显著增加系统的运行能耗。针对此,提出一种基于机器学习的低阻力管壳式换热器优化设计方法,以管程进出口管径为DN25的管壳式换热器为例进行减阻优化,并将优化结果相对入口管径无因次化,以适用不同规格的换热器。通过数值模拟和能量耗散分析,对减阻效果和减阻机理进行了验证和分析,结果表明:在流动介质与速度相同时,不同入口管径的低阻力管壳式换热器减阻率为 54.1%~57.8% ;当管径一定时,不同流动介质在不同流速下,低阻力管壳式换热器减阻率为 37.4%~56.6% 。低阻力管壳式换热器在保持传热系数稳定的同时,显著降低了流动过程中的能量耗散。
摘要矿山开采过程出现矿震是严重的安全问题,对矿震震源实现准确定位是安全开采的关键。基于到达时间差,面向矿山开采环境提出了以优化布谷鸟搜索算法为核心的矿山震源定位技术。构建到达时间差模型(TDOA),通过计算残差绝对值以设计目标函数,进一步优化布谷鸟搜索算法以自适应调节步长和动态调整发现概率,最终求得震源定位最优解。实验结果表明:相比于传统定位算法,微震定位算法具有高精度和强稳定性,可为矿山开采提供实时监测和定位参考,在降低开采风险和生产成本的前提下,进一步实现更安全的生产方式。
摘要系统研究了危险与可操作性分析(HAZOP)、保护层分析(LOPA)与安全仪表系统(SIS)3种过程安全方法的集成路径与协同机制。通过梳理欧洲、北美与中国在该领域的发展脉络,结合BASF环氧乙烷装置、Dow间歇氧化工厂和镇海PX精制单元3个典型工程案例,提出一种基于“技术整合度-经济性-适应性”的三维度综合评价模型。该模型从方法集成的深度、资源配置效率以及对动态工况的响应能力等方面,定量评估多方法协同的实际成效。结果显示,不同类型装置可依据自身工艺特征选择适配的协同策略,从而实现安全性与经济性的最优平衡。所提出的模型弥补了现有评价体系在结构性、可比性和可推广性方面的不足,并为推动本质安全体系向数字化与智能化方向演进提供了理论支持与实践依据。
摘要构建基于风险预警功能的井下风险评估系统,并开展现场试验,通过钻前分析评估、随钻井下监测、地面数据采集和综合分析系统平台及时准确判明井下状况,钻后分析反馈解决方案,实现降低钻井风险、提升钻井效率和优化钻井相关技术的目的,提升超深井钻柱的动态安全性。现场试验表明,井下风险评估系统功能完善、性能稳定,风险评估准确率大于 90% ,可为深层钻井设计和风险评估提供科学的决策依据。
摘要为提升化工企业特殊作业的安全监管效能,本研究基于物联网、大数据及人工智能技术,研发了一款便携式特殊作业智能监护人设备,结合特殊作业智能监管软件平台,实现了现场作业的视频监管、有毒有害气体的连续不间断采样分析,并利用视觉人工智能技术对作业全过程中的不规范行为和不安全场景进行识别与预警。应用实践表明,本研究为化工企业特殊作业的安全监管提供了一种可行且具有借鉴意义的解决方案。
摘要为提高机采井组整体运行效率,节约生产成本,对采油井未来一段时间内的产液量进行精准调控,提出一种基于神经网络的机采井预测和调控模型。该模型包括预测和调控两部分,首先,基于LSTM神经网络对单井和井组的产油量和产液量进行预测,得到单井产油和产液趋势;其次,根据产油和产液变化趋势预测出未来的含水率,并基于BP神经网络结合含水率,对调控量进行定量分析;最后,在调控产液量的基础上,构建BP神经网络模型对冲程、冲次进行预测与修正,实现对抽油机调控方案的自动优化。以大庆油田某井组为例,进行仿真和现场实验,在产液量保持基本不变的情况下,产油量提高 5.7% ,产油量相同情况下,能耗降低 6.67% 。
摘要通过对丙烯氨氧化制丙烯腈流化床反应器中丙烯、氨原料分布器支管发生渗氮碳化脆裂的现象进行原因探究,对材料优化方案进行研究,提出材料国产化的选择,制定抑制渗氮对策,减缓支管渗氮碳化现象,从而延长反应器内部构件的使用寿命,确保丙烯晴装置的安、稳、长、满、优运行。
摘要基于亚洲首艘圆筒型FPSO的中控系统设计过程和成果,总结出圆筒型FPSO中控系统的设计方法,包括设计依据及原则、中控系统的组成及功能、中控系统的架构和配置以及中控系统的设计要求。通过创新使用一体化设计方法,实现了提高中控系统资源利用率、降低设备成本和占用空间、降低设备质量的目的。