摘要
本文从过程信息的分子层面利用近红外光谱技术研究了原油脱盐过程的故障检测问题.不同于传统基于宏观过程变量的故障检测手段,近红外光谱技术从分子振动信号中获取过程信息,利用所获得的微观分子光谱数据,本文采用稀疏主元分析(SPCA)算法,通过将主元(PC)上的一些载荷压缩为零,以解决由近红外光谱数据维度过高带来的过灵敏问题.将所提方法应用在原油脱盐过程的故障检测结果表明,基于微观分子光谱数据的检测结果在时间上比基于传统宏观过程变量的早了约140分钟,且相对基于主元分析的故障检测方法,具有更高的故障检测精度.
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