近年來隨著大數據技術的發(fā)展,挖掘大數據背后隱藏的新價值越來越重要。數據挖掘技術作為信息學科廣泛用于不同領域中,尤其在化學化工領域中,數據挖掘能夠提供不同算法,從一定程度上豐富化工工藝的設計和管理。在本研究中主要以化工生產中常見的分離設備即精餾塔體系作為研究對象,分析大數據背景下化工工藝設計與管理。傳統精餾塔工藝控制優(yōu)化由于模型復雜,構建數學模型不完善,經常會存在控制效果不佳和無法實現提前預測的問題,而利用大數據技術進行驅動建模能夠構建精餾塔歷史數據模型,并基于此實現精餾塔優(yōu)化生產,解決目前行業(yè)存在的問題且能夠實現降低能耗,提高產品質量。

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【部分圖文】：

圖1不同參數變化情況

在選擇控制策略時，由于滿足系統輸出即能夠獲得參數數字集合，提出利用計算算法進行算法策略的合理選擇，可以使其產生大量控制策略，將其作為遺傳算法初始種群，通過變異、交叉等多種方式挑選最優(yōu)化個體，將其作為目前時刻最優(yōu)策略，控制后改變的可控參數更新到之后時刻用于特征構建的模型中，生成該時....

本文編號：3974491