發(fā)布時(shí)間：2021-02-22 14:27

　　準(zhǔn)確可靠的過(guò)程測(cè)量數(shù)據(jù)是化工企業(yè)掌握運(yùn)行狀態(tài)和優(yōu)化生產(chǎn)流程的基礎(chǔ)。但是在實(shí)際生產(chǎn)中,測(cè)量數(shù)據(jù)受到測(cè)量設(shè)備和測(cè)量環(huán)境等因素的干擾,無(wú)法滿足物料平衡等條件,甚至無(wú)法反映系統(tǒng)運(yùn)行的真實(shí)狀態(tài),這為企業(yè)實(shí)現(xiàn)信息化留下了障礙。而數(shù)據(jù)校正技術(shù)是利用一系列算法和檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,檢測(cè)并剔除數(shù)據(jù)中的顯著誤差,整體降低隨機(jī)誤差對(duì)數(shù)據(jù)的影響,補(bǔ)充未測(cè)數(shù)據(jù),提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度從而保證數(shù)據(jù)的有效性。本文以國(guó)內(nèi)某企業(yè)烯烴分離工藝流程為背景,對(duì)穩(wěn)態(tài)過(guò)程的數(shù)據(jù)校正方法進(jìn)行相關(guān)的研究。在顯著誤差檢測(cè)方面,本文首先介紹了顯著誤差檢測(cè)原理和方法;然后提出了NTMT聯(lián)合檢測(cè)法在顯著誤差檢測(cè)中的兩個(gè)缺陷,分別是不能檢測(cè)泄漏造成的顯著誤差和容易漏檢。針對(duì)這兩個(gè)缺陷,提出了改進(jìn)的NT-MT聯(lián)合檢測(cè)法,并用兩個(gè)計(jì)算案例驗(yàn)證了原方法中的缺陷,同時(shí)證明了改進(jìn)方法的有效性。在數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)方面,本文首先介紹了數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)的原理,然后對(duì)比了兩種雙線性數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)方法,分別是投影矩陣法和獨(dú)立物流法,計(jì)算案例表明投影矩陣法校正的結(jié)果更好。針對(duì)投影矩陣法在校正中容易出現(xiàn)不合理校正值的問(wèn)題,建立了改進(jìn)的投影矩陣法。通過(guò)案例計(jì)算,證明改進(jìn)方法可以有效避免不合... 

【文章來(lái)源】：大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
引言
1 文獻(xiàn)綜述
    1.1 數(shù)據(jù)校正的背景
    1.2 數(shù)據(jù)校正技術(shù)研究進(jìn)展
        1.2.1 數(shù)據(jù)分類
        1.2.2 顯著誤差檢測(cè)
        1.2.3 數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)
    1.3 數(shù)據(jù)校正技術(shù)的工業(yè)應(yīng)用
    1.4 論文的研究?jī)?nèi)容
2 顯著誤差檢測(cè)方法的改進(jìn)
    2.1 顯著誤差檢測(cè)原理
        2.1.1 節(jié)點(diǎn)檢測(cè)法
        2.1.2 測(cè)量殘差檢測(cè)法
    2.2 NT-MT聯(lián)合檢測(cè)法的計(jì)算步驟和缺陷
        2.2.1 NT-MT聯(lián)合檢測(cè)法的計(jì)算步驟
        2.2.2 NT-MT聯(lián)合檢測(cè)法的缺陷
    2.3 改進(jìn)的NT-MT聯(lián)合檢測(cè)法
        2.3.1 解決方法
        2.3.2 改進(jìn)方法的步驟
        2.3.3 改進(jìn)方法的流程圖
    2.4 實(shí)例驗(yàn)證
        2.4.1 計(jì)算案例一
        2.4.2 計(jì)算案例二
    2.5 本章小結(jié)
3 數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)方法的比較和改進(jìn)
    3.1 線性數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)原理和方法
    3.2 雙線性數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)方法
        3.2.1 投影矩陣法
        3.2.2 獨(dú)立物流法
    3.3 數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)方法的比較和改進(jìn)
        3.3.1 計(jì)算案例
        3.3.2 投影矩陣法的改進(jìn)
    3.4 本章小結(jié)
4 數(shù)據(jù)校正方法在烯烴分離流程中的應(yīng)用
    4.1 烯烴分離工藝流程
    4.2 高低壓脫丙烷塔和脫丁烷塔的作用和設(shè)計(jì)要求
        4.2.1 高低壓脫丙烷塔的作用和設(shè)計(jì)要求
        4.2.2 脫丁烷塔的作用和設(shè)計(jì)要求
    4.3 流程穩(wěn)態(tài)模擬
    4.4 流程數(shù)據(jù)的校正
        4.4.1 流量數(shù)據(jù)的校正
        4.4.2 組分分率數(shù)據(jù)的校正
    4.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能工廠[J]. 紀(jì)豐偉.  智能制造. 2017(08)
[2]2015年中國(guó)石油和化工行業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行回顧與2016年展望[J]. 祝昉.  化工管理. 2016(04)
[3]傳統(tǒng)石化企業(yè)的智能工廠建設(shè)探索[J]. 覃偉中.  中國(guó)工業(yè)評(píng)論. 2016(01)
[4]加快智能工廠進(jìn)程,促進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)[J]. 李德芳,索寒生.  化工學(xué)報(bào). 2014(02)
[5]基于GLR-NT的顯著誤差檢測(cè)與數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)[J]. 蔣余廠,劉愛(ài)倫.  華東理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2011(04)
[6]用于過(guò)失測(cè)量數(shù)據(jù)偵破與校正的改進(jìn)MT—NT算法[J]. 王芳,岳金彩,譚心舜,鄭世清.  計(jì)算機(jī)與應(yīng)用化學(xué). 2002(05)
[7]常減壓蒸餾裝置在線數(shù)據(jù)校正與優(yōu)化控制[J]. 周傳光,金思毅,趙文,韓方煜.  青島化工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2000(02)
[8]數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)與過(guò)失誤差偵破的魯棒估計(jì)同步方法[J]. 孔明放,陳丙珍,李博.  清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2000(02)
[9]原油蒸餾過(guò)程中的數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)與操作優(yōu)化[J]. 張亞樂(lè),徐博文,方崇智,康飚.  清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 1998(03)
[10]數(shù)據(jù)校正在精餾塔系中的應(yīng)用[J]. 李紅軍,秦永勝,徐用懋.  化工自動(dòng)化及儀表. 1997(01)

博士論文
[1]過(guò)程工業(yè)數(shù)據(jù)顯著誤差檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 梅從立.浙江大學(xué) 2007

碩士論文
[1]化工過(guò)程動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)校正與過(guò)失誤差偵破的研究[D]. 李貴曉.青島科技大學(xué) 2014
[2]數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)與顯著誤差檢測(cè)方法研究與應(yīng)用[D]. 王麗麗.南京理工大學(xué) 2014
[3]基于測(cè)量數(shù)據(jù)冗余性的顯著誤差檢測(cè)方法[D]. 宋衛(wèi)衛(wèi).華東理工大學(xué) 2013
[4]結(jié)合DWT的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)校正研究及應(yīng)用[D]. 范牧之.華東理工大學(xué) 2012
[5]改進(jìn)粒子群算法及其在化工過(guò)程數(shù)據(jù)校正中的應(yīng)用[D]. 張海龍.華東理工大學(xué) 2012
[6]數(shù)據(jù)校正技術(shù)在能源管理系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D]. 鄭建鋒.昆明理工大學(xué) 2011
[7]化工過(guò)程測(cè)量數(shù)據(jù)校正方法的研究[D]. 童力.青島科技大學(xué) 2006
[8]數(shù)據(jù)校正技術(shù)若干問(wèn)題的研究和應(yīng)用[D]. 彭娟娟.浙江大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3046130