基于改进Bagging算法的高斯过程集成软测量建模

为提高对工况复杂的工业过程进行软测量建模的模型精度和泛化能力,提出了一种基于改进Bagging算法的高斯过程集成软测量建模方法。该算法采用高斯过程回归算法建立集成学习模型的基学习器,并在Bagging算法对训练样本重采样生成基学习器训练子集的基础上,采用基于正则化互信息的特征排序指标进行基学习器的输入特征抽取,实现有监督的特征扰动,从而改善学习器的差异度。待测样本进行软测量估计时,根据各高斯过程基学习器输出的方差自适应地选择基学习器进行集成输出。采用工业双酚A生产装置反应器的现场数据建模仿真,结果表明该方法是有效的。     

基于集成学习的注塑制品质量软测量方法研究

为解决传统注塑间歇过程的质量反馈存在严重滞后性的问题,利用注塑生产过程的传感器数据和成型机操作数据进行工况识别,对制品质量进行基于集成学习的软测量。采用Mini Batch K-Means算法,将注塑过程时段聚类为合模-注塑-保压-冷却主要阶段,实现工况准确、快速在线识别。利用多阶段演变的Stacking集成学习策略,结合工况识别的四个阶段,建立多阶段集成软测量模型。采用分阶段建模的方法明显削弱了数据的非线性,预测精度相比传统线性回归模型得到提升。采用集成学习的方法也提高了模型的精度,与非线性模型相比预测精度也得到提高,该多阶段集成的软测量方法可以为产品质量控制和改进,提供较精确的质量反馈。     

基于迁移学习工况划分的裂解炉收率PSO-LS-SVM建模

乙烯裂解炉收率的实时预测对于生产的先进控制及节能降耗具有重要意义。实际生产过程中,不同工况的收率具有较大差别,采用单一工况、单一模型无法满足生产需要。考虑到裂解炉不同运行过程中的相似性,同时为了减小建模过程中典型样本的采集成本,有效利用历史数据,辅以迁移学习算法实现工况的高精度划分。不同工况采用泛化能力强、训练速度高的最小二乘支持向量机建模,并利用粒子群算法对LS-SVM的参数寻优,进一步提高模型精度,从而实现了多工况、多模型的高精度收率预测。基于某乙烯厂现场数据的实验结果表明,多工况、多模型的预测效果更准确合理,PSO优化LS-SVM建立的裂解炉收率模型预测精度更高,趋势跟踪性能良好。     

基于迁移学习工况划分的裂解炉收率PSO-LS-SVM建模

乙烯裂解炉收率的实时预测对于生产的先进控制及节能降耗具有重要意义。实际生产过程中,不同工况的收率具有较大差别,采用单一工况、单一模型无法满足生产需要。考虑到裂解炉不同运行过程中的相似性,同时为了减小建模过程中典型样本的采集成本,有效利用历史数据,辅以迁移学习算法实现工况的高精度划分。不同工况采用泛化能力强、训练速度高的最小二乘支持向量机建模,并利用粒子群算法对LS-SVM的参数寻优,进一步提高模型精度,从而实现了多工况、多模型的高精度收率预测。基于某乙烯厂现场数据的实验结果表明,多工况、多模型的预测效果更准确合理,PSO优化LS-SVM建立的裂解炉收率模型预测精度更高,趋势跟踪性能良好。     

机器学习驱动锅炉燃烧优化技术的现状与展望

伴随可再生能源发电装机容量快速增加,深度调峰过程中负荷多变、燃烧失稳等不稳定工况对火电机组的燃烧优化控制提出了更高要求,快速发展的人工智能技术与深度学习算法为锅炉参数预测建模及优化提供了重要手段。在机器学习算法方面,总结了特征筛选与建模算法的研究现状,提出了传统统计学方法与线性降维方法的科学解释性较差且不能很好地辨识高维数据,结合深度学习算法的特征筛选方法在处理复杂的火电机组数据时优势更明显;对比了多种神经网络在NO_x排放浓度建模中的优缺点,其中长短期记忆神经网络与卷积神经网络在处理时序数据时效果更好、集成模型通过组合不同学习器的优势可提高整个模型的泛化能力和鲁棒性。在预测模型的应用方面,通过对SCR脱硝系统建立预测模型可以方便运行人员模拟并修正可调参数,同时作为软测量手段监测燃烧系统运行状态;引入NO_x排放浓度预测模型的前馈控制和模型预测控制等先进控制手段可有效改善火电机组传统PID控制效果较差的问题;在多目标优化中NO_x脱除效率通常与锅炉效率或脱硝成本共同作为优化目标,以期实现经济效益与社会效益的和谐统一。     

基于工况识别的XGBoost算法在水泥熟料质量预测中的应用

采用数据驱动方法，基于ResNet50深度学习模型和XGBoost算法，实现对水泥熟料中fCaO含量的预测。利用ResNet50模型对篦冷机落料位置图像进行识别，判断区分回转窑的正常与异常工况。通过训练ResNet50模型，对回转窑的实时图像进行分类，可以及时发现潜在问题和异常情况，提高生产过程的稳定性和安全性。基于XGBoost算法，对正常工况下熟料fCaO含量进行预测，并将回转窑的工况和熟料fCaO含量进行关联，可以实现对熟料生产过程的监测和控制，提高熟料品质和生产效率。研究结果表明，基于深度学习的图像识别和基于XGBoost算法的质量预测方法，可以有效地预测熟料fCaO的含量，并为熟料生产提供指导和优化策略。     

基于进化多目标优化的选择性集成学习软测量建模

常规集成学习软测量方法忽略了输入变量选择的多样性,而且没有对基模型进行修剪,从而造成集成模型复杂度高、预测性能受限。为此,提出一种基于进化多目标优化(EMO)的选择性集成学习(SE)高斯过程回归(GPR)软测量建模方法,称为EMO-SEGPR。该方法融合输入特征扰动,通过结合bootstrapping随机重采样和偏互信息相关分析(PMI)构建多样性输入变量子集,并据此建立多样性GPR基模型。然后,基于EMO算法对GPR基模型进行集成修剪,从而获得一组集成规模较小、多样性和准确性较高的基模型。最后,引入集成学习策略实现GPR基模型的融合。将EMO-SEGPR方法应用于青霉素发酵过程和Tennessee Eastman化工过程,实验结果表明了该方法的有效性和优越性。     

基于迁移变分自编码器-标签映射的湿式球磨机负荷参数软测量

在工况改变时，湿式球磨机的实时数据和建模数据分布不一致，不满足传统软测量建模方法要求的数据同分布假设，导致模型失准和性能恶化。为此，引入迁移学习思想，提出一种基于迁移变分自编码器-标签映射的软测量模型，实现多工况下湿式球磨机负荷参数的准确测量。首先，迁移目标域数据编码得到的隐变量分布参数，对源域数据对应隐变量进行拟合，再解码得到迁移数据；然后采用相似性度量选取相似样本构建标签映射模型，并得到映射标签；最后使用迁移数据和映射标签构建出最终的软测量模型。实验结果表明，该软测量方法显著优于现有方法，适用于多工况下的软测量建模。     

基于改进扩张搜索聚类算法的多流形软测量建模

针对化工生产过程工况复杂多变，单一的软测量模型难以满足系统对估计精度的要求，提出了一种基于改进的扩张搜索聚类算法的多流形软测量建模的方法。该算法采用流形距离来代替欧氏距离，自适应地确定邻域半径，并引入局部密度用于确定聚类中心，对聚类后得到的各个子流形分别采用流形学习中的核等距映射法进行特征提取，建立基于高斯过程回归的子模型。将该方法应用于某双酚A生产装置的软测量建模，仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于集成建模方法的乙二醇全流程模拟

乙二醇生产流程是一个包含十几个精馏塔和固定床催化反应器的长流程。由于流程长且反应催化剂影响不易确定等因素,乙二醇生产过程的全流程模拟十分困难。基于ASPEN PLUS软件平台,集成支持向量机、优化算法、机理建模等多种方法,建立了乙二醇的全流程模型。通过采集并处理实际生产的工业数据,采用优化算法进行模型的智能校正,进一步完善了模型的性能。乙二醇全流程模型模拟结果与实际工业过程数据相符,能够满足工业建模的要求。     

基于环糊精的纳米功能组装体的研究进展

通过分子自组装形成稳定和结构可控的材料是现在功能材料学、生物学的焦点,构筑纳米尺寸的功能性分子自组装体更是接近生命现象和过程的本质。基于环糊精的超分子组装以其选择性、可调控性和生物相容性等优势引起了广泛关注。本文就近十年来基于环糊精的纳米尺寸的功能组装体的研究进展进行简要综述,包括修饰环糊精的软连接自组装,环糊精轮烷、聚轮烷、纳米线、纳米管、纳米笼的设计、构筑及其更高级组装,以及环糊精与纳米粒子的分子组装和基于环糊精的分子机器。     

钴基催化剂上氢解反应的研究

制备了一系列不同金属含量的Co/SiO2加氢催化剂,考察了催化剂非原位还原条件、进料空速、氢分压变化对其氢解反应影响。结果发现,钴基催化剂在非原位还原后进行反应时有氢解反应伴随发生。催化剂上金属含量越高、还原温度升高和还原时间延长,氢解反应越明显;较高的进料空速及较高的氢分压有助于抑制氢解反应的发生。     

Studies on oxidative dehydrogenation of n-butane on bismuth molybdate on alumina

Oslefins and diolefins are important intermediates in the petrochemical industry and the future promises a further substantial increase in demand. While several catalysts have been formulated in the past for the abstraction of hydrogen from butenes and propylene, these catalysts are inefficient in the abstraction of first hydrogen from butane. Bismuth molybdates (β and γ-phases) containing iron oxide and supported on alumina are used as catalysts in the present investigation on the oxidative dehydrogenation of n-butane. Effects of catalyst content, temperature and oxygen: n-butane ratio on conversion and selectivity to butadiene and (C₄H₈ + C₄H₆) are studied in the following ranges of experimental conditions: β-bismuth molybdate/100 mol support I(K), 3–9; γ-bismuth molybdate/100 mol support I(K), 5-20; temperature, 400–500°C; O₂: butane ratio, 0.6:1.7.     

Micro-viscometer based on electrowetting on dielectric

A viscometer used to measure the viscosity of 10 μl of a liquid, must be miniaturized down, and the liquid velocity gradient in the channel used to determine the viscosity coefficient. Two major factors that affect the liquid velocity are the mechanical forces exerted by the mechanical motors and electromagnetic forces. In this study, electrowetting on dielectric (EWOD) is adopted to drive liquids. Variously sized electrodes on a chip, and two shapes of channel are employed to measure the velocity gradient to determine the viscosity coefficient. The device is fabricated by microelectromechanical system (MEMS) technology. The dielectric layer used in EWOD has a high dielectric constant, BST (Ba_0.7Sr_0.3TiO₃), to reduce the required applied voltage; its surface is coated with hydrophobic polymer, polytetrafluoro-ethylene (PTFE, Teflon^® AF DuPont). Experimental results demonstrate that liquids can be pulled at 660 μm/s in linear channels by applying a voltage of 15 V.     

表面活性剂对钙指示剂影响的研究

由于钙指示剂（又称NN指示剂）的水溶液不稳定,通常将其配制成固体指示剂使用,但是存在着生成的络合物不够稳定、终点变色不敏锐、准确度不高等问题。研究了固体钙指示剂的最佳使用条件,以及表面活性剂对钙指示剂稳定性、灵敏度的影响等问题。实验结果表明：固体钙指示剂的最佳配比是钙指示剂与氯化钠的质量比为1∶100、液体钙指示剂中钙指示剂-十二烷基硫酸钠,以及钙指示剂-乳化剂OP-10-苦味酸效果最佳,终点变色更加敏锐,精密度以及准确度都有显著提高,体系稳定性好。     

漆酶用于木质纤维板结合的研究

研究了温度和pH值对漆酶酶活以及漆酶处理纤维压制纤维板性能的影响。结果表明,pH较低、温度较高时漆酶酶活较高,压制的纤维板强度性能较好。但温度太高(60～80℃),延长加热时间,漆酶稳定性变差,酶活明显降低,压制纤维板的强度下降。     

株洲化工集团管理改革经验探讨

探讨了株化集团在企业管理及改革等方面的经验。该公司为适应市场经济的变革制订了科学的发展规划、思路和目标;确定了目标管理实施方案和各项制度;强化销售工作和质量管理,加大科技投入,加强科技创新活动;理顺各种关系,做好各项有关工作,使企业的经济效益和对社会的贡献逐年增大。     

基于四氢呋喃聚醚聚氨酯弹性体力学性能的研究

以四氢呋喃聚醚（PTMG）、二异氰酸酯（TDI、或MDI）和扩链剂（MOCA、或BDO）为原料,制备了浇注型和热塑型聚氨酯弹性体。研究了预聚体的NCO基质量份、PTMG的分子量和硬段质量份数对PU弹性体力学性能的影响。结果表明：PU弹性体的硬度和模量随NCO含量和硬段质量份数增加而增加。逐渐提高PTMG的分子量,PU弹性 的拉伸强度降低,而拉断伸长率增加。2000分子量的PTMG－PU弹性体的冲击弹性比1000分子量的PTMG－PU好。     

轮胎滑水特性的CFD分析

以205/50R16子午线轮胎为研究对象,建立带有纵向花纹沟的轮胎有限元模型(FEM)和计算流体动力学(CFD)模型。基于流固耦合的FEM模拟轮胎滑水产生的过程,采用重整规化群和流体体积组分方法的CFD模型得到轮胎接地区域内的水膜流场分布。两种模型计算结果对比表明,CFD模型能够用来分析胎面微花纹沟内流体流动特性。随着水膜厚度的增大,轮胎受到的流体压力也变大,容易出现滑水现象。     

工艺参数对沉降斑影响的实验研究

采用实验方法考察工艺参数对沉降斑的影响。基于一个带凸台的平板模具,采用L27(313)正交矩阵进行实验,研究了几何尺寸、熔体温度、注射时间、保压压力及保压时间对厚度突变处沉降斑形成的影响,同时还考虑了熔体温度和注射时间以及保压压力和注射时间之间的交互作用影响;通过性噪比分析和F检验优化成型工艺条件并对工艺参数的影响进行显著性分析。结果表明,对于厚度突变的平板制品,厚度突变的程度对其沉降斑形成的影响最大,其次为熔体温度,保压压力,保压时间等;采取减小厚度变化,降低熔体温度或增加保压压力和保压时间等措施,可以减小厚度突变处沉降斑,从而减少其对外观质量的影响;因素之间的交互作用对制品沉降斑的形成有一定的影响,熔体温度B和注射时间C之间的交互作用影响较为明显,而保压压力D和注射时间C之间的交互作用对该质量指标的影响最小,可以并入误差。