具有输入数据注意力机制的卷积神经网络用于氟化工产品质量预测

在氟化工等复杂的化工过程中,具有不同时间尺度的时变特性同时存在并作用于系统运行。这类复杂的强时变特性严重制约着各种先进控制策略的广泛应用。为了克服关键质量变量测量滞后所带来的不利因素,进一步提高氟化工过程先进控制系统的控制精度,本文提出了一种具有输入数据注意力机制的卷积神经网络（ACNN）并用于产品质量预测。通过引入注意力机制自适应地提取不同时间跨度输入数据的时间特性,来克服常规卷积神经网络因输入数据窗口固定而无法充分利用各类时变尺度特性的弊端,从而更为精准地提取氟化工过程复杂的强时变特性,更加准确地预测产品质量,辅助工业生产。应用氟化工过程真实数据和TE（Tennessee Eastman）模拟数据验证了方法的有效性和泛化性,结果表明对于强时变或同时具有长时间跨度的漂移波动而言,ACNN的质量预测模型具有更高的可靠性。     

新型高压容器螺纹锁紧密封结构疲劳分析

基于ANSYS WORKBENCH工作平台,采用数值计算方法建立了新型高压容器螺纹锁紧密封结构的有限元模型,并对其静强度和疲劳强度进行分析计算,得到了螺纹锁紧密封结构的应力分布情况。螺纹锁紧密封结构二维和三维有限元模型的应力计算结果表明,随着网格密度的增大,采用二维有限元模型时,峰值应力会急剧增大并出现应力奇异性,而采用三维有限元模型时,螺纹啮合处的峰值应力则趋同,说明采用三维有限元模型有更好的计算稳定性。对设计工况、操作工况、液压试验工况和测试试验工况下的螺纹锁紧密封结构进行了应力分析,结果表明,在设计工况下,螺纹锁紧密封结构的峰值应力最大值出现在容器器壁与螺纹锁紧环的螺纹啮合位置,而密封端盖处的峰值应力是螺纹锁紧密封结构中最小的,通过疲劳分析可知,螺纹锁紧密封结构疲劳强度满足相关要求。     

基于GLSAFIS的氟化工过程操作单元可靠性监测

氟化工产物的剧毒特性,使得对于氟化工过程设备的运行可靠性监控异常重要。为此,提出了基于全局-局部结构分析的模糊推理系统（GLSAFIS）在线评估氟化工过程操作单元运行可靠性。依据氟化工工艺流程选取操作单元过程变量后,通过全局-局部结构分析算法（GLSA）对操作单元过程变量进行全局-局部特征提取。这些低维的全局-局部特征代替原始变量作为模糊推理系统（FIS）的输入,不仅可以克服噪声的影响,降低对专家知识的依赖,同时可以通过特征空间的降维压缩,大大加速后续模糊推理系统的逻辑设计。最后模糊推理系统的实施,使得本方法可以对化工过程操作单元可靠性进行在线评估。国内某氟化工厂二氟一氯甲烷（R-22）生产过程的实际应用以及田纳西伊斯曼模拟过程的仿真结果均证实了所提方法可以准确地反映实际化工过程操作单元的运行状况,大大提高了对实际化工过程的安全监控力度。     

带中心调节管全废锅热交换器挠性管板分析设计

基于ANSYS WORKBENCH工作平台,采用分析设计的计算方法建立了带中心调节管的全废锅热交换器的有限元模型,并对其进行了稳态传热和静强度分析,得到了全尺寸的带中心调节管的全废锅热交换器的温度和应力强度分布场。计算结果表明,在高温工况下,耐火衬里、陶瓷套管和陶瓷纤维纸的防烫结构可以有效地保护好金属管板;即使在中心调节管完全失效的情况下,通过采用合理的分析计算方法和换热管布置形式,也能够有效地保证热交换器的安全;考虑传热影响工况下的管板应力强度要远高于不考虑传热影响的管板应力强度;当中心调节管完全失去作用而仅靠换热管进行工作时,热端管板会出现一个高温的温度环,而管板中心调节管位置以及布管区边缘位置则温度较低;由于中心调节管完全失效,冷端管板会在中心调节管的位置出现局部超温现象。