Поиск практически любой инновации сводится к нахождению ошибок в традиционных знаниях и убеждениях.

Эллисон Ларри

 

Связь с редакцией
Рассылка новостей

Методы повышения точности моделей виртуальных анализаторов показателей качества фракции 80…180 С для колонны К-2 установки атмосферно-вакуумной перегонки нефти

Головина Е.С., Ергомышев Ю.А., Комогоров А.В., Лаврентьев В.А.

DOI: 10.25728/avtprom.2021.07.06

Рассматривается задача повышения точности модели виртуального анализатора показателей качества фракции 80…180 0С для колонны К-2 установки атмосферно-вакуумной перегонки нефти. Построены модели виртуальных анализаторов с применением регрессионных методов и искусственных нейронных сетей. Определена методика отбора данных параметров технологического процесса, позволяющая строить более точные модели, чем используемые на установке в настоящее время. Регрессионные модели оценивались по методу наименьших квадратов. Дополнительно рассмотрен альтернативный метод решения задачи с использованием нейронных сетей. Показано, что нейронные сети позволяют построить более точную модель виртуального анализатора, чем регрессионные методы, не прибегая к предварительной фильтрации и отбору данных технологического процесса для построения модели. Ввиду особенностей существующего программного обеспечения АСУТП, стандартно применяемых на предприятиях, использование нейронных сетей в настоящее время не представляется возможным, но является перспективным направлением для проработки.

Ключевые слова: АСУТП, виртуальный анализатор, нейронные сети, регрессионная модель, усовершенствованное управление

Адрес редакции: 117997, Москва, Профсоюзная ул., д. 65, оф. 360
Телефон: (926) 212-60-97.
E-mail: info@avtprom.ru или avtprom@ipu.ru

© ООО Издательский дом "ИнфоАвтоматизация", 2003-2024 гг.

РассылкиSubscribe.Ru
Автоматизация в
промышленности