基于SSA-RELM的S Zorb装置在线产品预测及多目标操作优化分析.docx

基于SSA-RELM的SZorb装置在线产品预测及多目标操作优化分析
基于SSA-RELM的SZorb装置在线产品预测及多目标操作优化分析
摘要：SZorb装置是一种常用的固定床吸附装置，用于分离和纯化液体或气体混合物中的有害或有价值成分。为了提高SZorb装置的生产效率和产品质量，本文提出了一种基于SSA-RELM的在线产品预测和多目标操作优化方法。该方法综合运用了序列相似度分析（SSA）和随机扩展学习机（RELM）算法，在线预测SZorb装置生产过程中的产品质量，并通过多目标优化算法对操作变量进行调整，以实现最佳操作效果。
1.引言
SZorb装置广泛应用于石油化工和化学工艺过程中，用于去除硫化氢和二硫化碳等有害成分。传统的SZorb装置操作常常基于经验和试验，导致产品质量低、生产效率低下。因此，开发一种在线产品预测和多目标操作优化方法对于提高SZorb装置的效率和产品质量至关重要。
2.方法
2.1序列相似度分析（SSA）
SSA是一种基于时间序列数据的分析方法，可以将时间序列分解为若干主成分。在本文中，我们使用SSA方法对SZorb装置的产品质量时间序列进行分解和重构，以获取产品质量的核心特征。
2.2随机扩展学习机（RELM）
RELM是一种基于随机特征选择和快速学习算法的人工神经网络。在本文中，我们使用RELM方法构建产品质量预测模型，以实现在线预测。
2.3多目标操作优化算法
本文采用多目标优化算法对SZorb装置的操作变量进行优化。基于真实的生产数据和产品质量预测结果，我们定义了多个优化目标，包括产品质量和生产效率等。通过迭代调整操作变量，我们使不同目标之间达到最佳平衡。
3.实验与结果分析
我们通过对真实生产数据的模拟实验验证了所提出方法的有效性。结果表明，基于SSA-RELM的在线产品预测方法可以准确预测SZorb装置的产品质量，与实际情况吻合度高。多目标操作优化算法能够调整操作变量，使各项优化目标均能达到最佳状态。
4.结论
本文提出了一种基于SSA-RELM的在线产品预测和多目标操作优化方法，适用于SZorb装置的生产过程。实验结果表明，该方法能够有效预测产品质量，并通过优化操作变量实现多目标的最优化。未来可以进一步研究该方法在其他化工装置中的应用。
参考文献：
[1]Chen,J.,Jiang,Y.,Chen,L.,Zhao,S.,&Wang,X.(2019).Developmentandapplicationofap-XylenenonlinearmodelingmethodbasedonSSA-RELM.ChemicalEngineeringScience,202,250-262.
[2]Liu,Z.,Zhao,Z.,Chen,B.,Xie,Z.,&Qi,C.(2018).OnlinefaultpredictionanddiagnosisofcomplexprocessesbasedonSSAandoptimizedHF-ELM.JournalofProcessControl,65,91-103.
[3]Wei,S.,Zhang,B.,Wang,Y.,Liu,R.,&Jiang,Y.(2020).MFGRS:AMultipleFeatureGeneticRegularizedSVMalgorithmforqualitativeandquantitativeanalysisofchemicalprocess.Computers&ChemicalEngineering,139,106823.