煤化工2024,Vol.52Issue(5) :36-40.DOI:10.19889/j.cnki.10059598.2024.05.007

基于动态核岭回归的MTO反应器压降软测量

Pressure drop soft measurement of MTO reactor based on dynamic kernel ridge regression

赵泽盟 饶景之 史元腾 李超 锁良晨
煤化工2024,Vol.52Issue(5) :36-40.DOI:10.19889/j.cnki.10059598.2024.05.007

基于动态核岭回归的MTO反应器压降软测量

Pressure drop soft measurement of MTO reactor based on dynamic kernel ridge regression

赵泽盟 1饶景之 2史元腾 1李超 1锁良晨1
扫码查看

作者信息

  • 1. 中煤能源研究院有限责任公司,陕西 西安 710054;中煤西安设计工程有限责任公司,陕西 西安 710054
  • 2. 清华大学无锡应用技术研究院,江苏 无锡 214072
  • 折叠

摘要

针对甲醇制烯烃反应器生产过程中,测量其压降的仪表可能会出现异常,导致操作人员无法获取准确的测量数据的问题,考虑到实际生产过程的复杂性,过程数据往往具有动态和非线性特征,提出了一种基于动态核岭回归的软测量方法,并在某煤化工生产企业建模.结果表明:该方法能够有效提高模型的精度,相较于传统的线性回归方法,该方法对甲醇制烯烃反应器压降的预测效果更好.

Abstract

In the methanol to olefin production process,measuring instrument of the reactor pressure drop may become abnormal,so that the operators were unable to obtain accurate measurement data of the pressure drop.Considering the complexity of actual production process,process data often had dynamic and nonlinear characteristics.A soft sensor technique based on the dynamic kernel ridge regression method was proposed.And a model was established in a coal chemical production enterprise.The results showed that this method could effectively improve the accuracy of the model,compared with the traditional linear regression model,the method had a better predictive effect on the pressure drop in the methanol to olefin reactor.

关键词

DMTO反应器/压降/动态核岭回归算法/最大信息系数/精度

Key words

DMTO reactor/pressure drop/dynamic kernel ridge regression algorithm/maximum information coefficient/accuracy

引用本文复制引用

基金项目

中国中煤能源集团重点科技项目(20211CY005)

出版年

2024
煤化工
赛鼎工程有限公司(原中国化学工业第二设计院),全国煤化工信息站,全国煤化工设计技术中心

煤化工

CSTPCD
影响因子:0.629
ISSN:1005-9598
段落导航相关论文