稳态数据校正技术在石脑油裂解过程中的应用

研究了稳态数据校正技术在含有化学反应过程的流程中的应用情况。在计算中通过两步投影矩阵分类算法进行数据分类,消除了已有算法中出现奇异矩阵的情况;采用两步矩阵投影与广义似然比法相结合的算法进行数据协调和过失误差的侦破、识别。以某乙烯装置的生产工况为实例进行了稳态数据校正,计算结果表明采用校正后的数据更符合实际的物料平衡关系。     

一种工业过程数据校核方法及其在精馏过程中的应用

提出了一种基于非线性过程参数估计方法同时进行过失误差检测和数据校核的方法，并用该方法对一个稳态多组分精馏过程进行了仿真研究，结果证明了该方法的有效性。     

一种工业过程校核方法及其在精馏过程中的应用

提出了一种基于非线性过程参数估计方法同时进行过失误差检测和数据校核的方法，并用该方法对一个稳态多组分精馏过程进行了仿真研究，结果证明了该方法的有效性。     

原油常压蒸馏塔稳态过程的数据协调与过失误差检测

从基于测量误差为正态分布的经典数据协调问题出发,引入基于测量误差为污染正态分布的数据协调与过失误差检测的同步算法,详细叙述了用于原油常压蒸馏塔的稳态流量协调计算过程和校正结果,取得了较好的效果。     

化工过程测量数据中过失误差的侦破

在化工过程测量数据中,过失误差的存在经常严重破坏对生产过程的控制和优化。准确地侦破、识别和剔除数据中的过失误差,直接关系到过程监控的成败。本文评述了各种过失误差的侦破方法,并提出今后的研究方向。     

一种改进的同步侦破和识别过失误差的方法

将线性组合技术引入过失误差同步估计法 ,用于确定候选过失误差子集。以一个循环网为例 ,对两种算法的性能进行了比较。对一个蒸汽系统的稳态数据校正仿真结果证明了该方法的有效性     

用PCA—RBFN建立可侦破故障的反应器自校正模型

介绍了将主元分析方法（ＰＣＡ）与径向基函数神经网络（ＲＢＦＮ）相结合，用主元分析对高维输入变量进行预处理，构造反映过程信息的低维主元变量，再用径向基函数神经网络对主元变量建立自校正模型。这种方法不仅简化了神经网络模型的结构，而且可以借助主元分析方法对仪表和过程故障引起的数据过失误差进行侦破，避免导致模型的错误输出。用这种方法建立可侦破故障的反应器温度自校正模型，取得了良好的效果。     

测井数据及其误差估计

误差理论是公认的,也适用于测井技术。测井数据误差来源归纳起来有四种:方法误差、环境误差、装置误差和人为误差。按误差特性分为三类即随机误差、系统误差和过失误差。过失误差称异常值,处理时应剔除。我们所需要的岩石物理参数(孔隙度等)都是从地层其它物理参数(电阻率等)的测量结果推算出来的。这样就需要先建立解释物理模型,进而导出数学模型。由于物理模型的近似性和理想化,数学模型中忽略了一些变化量等都会导致误差,这类误差就是方法误差。精密度表示测量结果中随机误差大小的程度;正确度表示系统误差大小的程度而准确性是系统误差和随机误差的综合,是测量结果与真值的一致程度。按国际计量委员会的建议测井数据误差应用置信区间形式表示。根据置信区间的指标,文章给出了相量感应测井误差估计的实例。     

基于网络分割的大规模换热网络温度校正方法

为解决生产过程中换热网络关键参数测量值误差导致的换热网络设计和优化方案不准确的问题,研究针对大规模换热网络,提出了一种基于网络分割的温度校正方法。该方法以换热网络能量平衡方程为基础,构建了换热网络的加权有向图模型;并以此为基础,采用谱聚类算法获得了换热网络的子网络;同时采用分解协调算法和改进的迭代测量检验法等方法,实现了对换热网络中温度变量的精确校正。案例分析结果表明,基于网络分割的数据校正方法可在牺牲一定精度的基础上,显著减少换热网络数据校正问题求解的迭代次数,提高计算效率和资源利用率。与整体数据校正方法相比,基于网络分割的数据校正方法的计算量随着换热网络规模的增大将显著减小。     

基于RBF神经网络的自控仪表计量误差校正方法

常规石油化工自控仪表计量误差校正方法，利用最小二乘法解算误差补偿参数进行误差校正，缺少对数据中粗大误差的检测，导致误差校正能力较低。因此，提出基于RBP神经网络的石油化工自控仪表计量误差校正方法。对自控仪表采用通道的运行数据进行采集，确定误差来源，构建误差检定模型，采用罗曼若夫斯基准则检测计量数据中的粗大误差并予以剔除，利用RBF神经网络算法计算检定模型权值，基于完善的误差检定模型，结合最大化概率公式实现自控仪表计量误差校正。采用对比实验的形式测试所提方法的性能，结果表明，设计的校正方法具有较高的误差校正能力。     

常减压装置稳态数据协调的差分进化算法

基于差分进化算法的常减压装置稳态流量数据协调方法,是采用测量误差为污染正态分布的数据协调与过失误差同步检测的方法。结果表明,经处理后的数据不仅能更好地满足装置的物料平衡,还为进一步优化操作条件提供准确的数据基础。     

数据校正计算的两层次变换算法

提出求解数据校正问题的两层次变换算法。在对已测量数据和未测量数据是否可被校正和估计进行理论分析的基础上，采用投影矩阵进行数据分类和协调计算，提出采用投影矩阵对约束方程进行两个层次的变换算法。该算法针对目前通用的由Ｃｒｏｗｅ提出的算法在求解未测数据的估计值时很可能遇到对奇异矩阵求逆从而无法进行正确计算的缺点，在求解校正值和估计值时对约束方程进行深浅不同的两个层次的变换，可缩小解题规模和杜绝出现对奇异矩阵求逆的情形，提高了计算效率和计算的可靠性，对实现数据在线校正具有实际价值     

应用抗差估计进行海底勘探实时声学定位的方法

由于海底勘探实时声学定位过程中存在大量的野值和粗差,这些不合格的观测值若不经正确处理会严重影响海底应答器的定位精度。为此,分析了附加深度约束的交会定位、基于选权迭代的差分定位及考虑声线弯曲定位等方法的应用领域和局限性,从定位精度要求及可靠性角度出发,结合海底勘探声学定位数据采集需实时定位和单一方向航行的特点,提出了一种基于抗差估计的实时声学定位方法。首先,给定观测值可能范围进行野值剔除处理;然后,基于概率统计假设方法进行粗差探测;最后,构建极值函数确定观测值权阵,通过迭代计算求得海底应答器的空间位置。模拟仿真实验和野外实际数据验证表明：该方法有效地剔除了野值和粗差,得到了最优的无偏估计;与目前实时声学定位软件中采用的最小二乘估计比较,该方法提高了海底勘探声学定位内符合精度及定位结果的可靠性,满足了放样导航船实时进行航线修正的需求,保证了海底检波器放样精度。     

低信噪比图像序列中运动目标的提取方法

从分析传统的差分法难于检测出低信噪比图像序列运动目标的原因入手，剖析了噪声对运动目标检出的影响，提出了消除噪声影响的方法，进而提出了一种抗噪能力很强的检出运动目标的新方法－－模板对准相乘法。设计了３种不同形式的模板对准相乘法，即差分模板对准相乘法、时间拉普拉斯模板对准相乘法和空间拉普拉斯模板对准相乘法；详细地描述了这３种方法的具体实现步骤和适用范围，对低信噪比图像序列进行处理的结果表明，模板对准相     

催化裂化再生器操作线速和输送沉降高度软测量模型及其应用

利用数据处理方法结合工艺计算，在DCS系统上计算渣油催化裂化再生器的操作线透和输送沉降高度（TDH），使之象系统测量数据一样直接显示于DCS操作画面上。从而，使工艺操作人员在实际生产过程中直观地了解再生器流化床的流化状态，并据此调整相应的操作参数以提高流化床流化质量和再生效果以及减小催化剂的跑损。     

FCCU平衡催化剂活性的软测量模型设计及其在DCS上的应用

在分析工艺原理的基础上,利用数据处理方法、工艺计算和基于感知器算法的ＭＡＤＡＬＩＮＥ人工神经网络模型及遗传ＢＰ算法,在ＤＣＳ系统上计算平衡催化剂有相关参数,使之在ＤＣＳ系统画面上直接显示出来,从而在实际生产过程中,使工艺操作人员能够直接地了解催化剂活性的实时变化状况,根据生产的需要及时调整操作参数来达到降低催化剂单耗和获取装置最大经济效益的目的。     

高清晰度油气管道腐蚀检测器数据分析系统设计

及早对油气管道管壁缺陷进行识别、定位和量化统计是指导管道维修工作、维护管道完整性的重要手段。目前，针对管道腐蚀和金属损失缺陷比较成熟的在役检测方法是使用行进于管道内部的漏磁检测器来进行检测。安装霍尔元件探头的管道漏磁检测器本身是缺陷漏磁信号的采集装置，采集到的数据最终要送到计算机上进行分析和处理。介绍了用于直径1016 mm的国内第一台高清晰度油气管道腐蚀检测器数据分析和处理的软件系统的设计。该软件能够自动完成检测数据的分析和处理工作，从而最大限度地节约数据分析人员的时间并提高了数据分析的准确性和可靠性，满足管道检测自动化的整体需求。