基于Bayes估計(jì)的催化劑失效判定方法.pdf

1、石油化工行業(yè)是我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)之一，然而它也是我國(guó)工業(yè)界的污染大戶。在生產(chǎn)過(guò)程存在多種易燃、易爆和有毒的物質(zhì)，因此石化企業(yè)是一種安全環(huán)保要求高的企業(yè)。為此，對(duì)石化企業(yè)的化工裝置進(jìn)行監(jiān)控是十分必要的，特別對(duì)于存在大量氧化還原反應(yīng)的化工裝置，對(duì)其使用的催化劑進(jìn)行監(jiān)控更成為重中之重。這對(duì)于保證企業(yè)安全生產(chǎn)，減少對(duì)大氣的污染，提高催化劑的有效利用率和降低企業(yè)生產(chǎn)成本，都具有十分重要的意義。 本課題以廣州石化硫磺回收裝置為例，建立了

2、一套基于Bayes估計(jì)的催化劑失效判定方法。本文首先對(duì)裝置的工藝流程進(jìn)行了簡(jiǎn)要的分析，在工藝流程分析和專家經(jīng)驗(yàn)總結(jié)的基礎(chǔ)上，對(duì)催化劑影響參數(shù)及關(guān)鍵監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)的分析和歸納。接著根據(jù)硫磺回收裝置生產(chǎn)流程的特點(diǎn)，分析了關(guān)鍵監(jiān)測(cè)點(diǎn)的影響參數(shù)。采用多元線性回歸，分別對(duì)各關(guān)鍵監(jiān)測(cè)點(diǎn)及其影響參數(shù)進(jìn)行歷史數(shù)據(jù)分析，從而擬合出各關(guān)鍵監(jiān)測(cè)點(diǎn)的趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型。最后通過(guò)預(yù)測(cè)模型獲得各關(guān)鍵監(jiān)測(cè)點(diǎn)的預(yù)測(cè)值及其發(fā)生概率，再利用分層次Bayes估計(jì)對(duì)催化劑趨勢(shì)狀態(tài)

3、進(jìn)行判定。 另外，本文根據(jù)課題研究對(duì)象的特點(diǎn)，結(jié)合生產(chǎn)中的現(xiàn)實(shí)情況，初步建立了一套自學(xué)習(xí)機(jī)制。本文提出的自學(xué)習(xí)機(jī)制主要包含兩個(gè)方面：一是關(guān)鍵監(jiān)測(cè)點(diǎn)預(yù)測(cè)參數(shù)自學(xué)習(xí)機(jī)制，采用逐步回歸法對(duì)海量參數(shù)進(jìn)行變量篩選，使預(yù)測(cè)模型能得到進(jìn)一步的參數(shù)修正，為Bayes估計(jì)提供更加可靠的預(yù)測(cè)值；二是關(guān)鍵監(jiān)測(cè)點(diǎn)選擇機(jī)制，基于專家經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)的關(guān)鍵監(jiān)測(cè)點(diǎn)的共同點(diǎn)，得出在催化劑失效時(shí)各關(guān)鍵監(jiān)測(cè)點(diǎn)都出現(xiàn)的數(shù)據(jù)波動(dòng)特征，形成初步的關(guān)鍵監(jiān)測(cè)點(diǎn)選擇機(jī)制。