近年來,我國(guó)深化改革力度不斷加強(qiáng),環(huán)境保護(hù)受到了越來越多的關(guān)注。石油煉化企業(yè)需要相應(yīng)地提高環(huán)境管理水平,保障生產(chǎn)過程符合相應(yīng)的政策要求,杜絕重大環(huán)境污染事件發(fā)生。催化裂化裝置是煉化企業(yè)主要污染物排放源,并且催化裂化反應(yīng)機(jī)理復(fù)雜,污染物的排放存在不確定性。如何根據(jù)催化裂化裝置的生產(chǎn)要素和歷史排污數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)其未來的變化趨勢(shì),減少排污的不確定性變得非常重要。有效的污染物排放預(yù)測(cè)可以為石油煉化企業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃和決策提供依據(jù),保障生產(chǎn)過程符合國(guó)家環(huán)保標(biāo)準(zhǔn),使企業(yè)的利益最大化。本文首先整理了中外學(xué)者關(guān)于污染預(yù)測(cè)的研究近況和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程。簡(jiǎn)單介紹了常用的統(tǒng)計(jì)學(xué)預(yù)測(cè)方法和幾種經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,并重點(diǎn)介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的算法原理。然后以催化裂化裝置排放的氮氧化物為例,將機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于其污染物排放預(yù)測(cè)。催化裂化裝置污染物排放的預(yù)測(cè)本質(zhì)上是屬于多變量的時(shí)間序列預(yù)測(cè)問題,本文結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò),設(shè)計(jì)出了一種卷積長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的混合預(yù)測(cè)模型,通過實(shí)驗(yàn)確定網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。最后通過實(shí)驗(yàn),將所設(shè)計(jì)的卷積長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)與其他典型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證了卷積長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型在催...

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

本文編號(hào)：3879059