数据校正技术中平衡模型的建立

本章针对石化企业物流数据校正问题,详细讨论了如何建立满足实际用户要求的数据校正的物料平衡模型.     

中型合成氨装置在线数据校正

开发了合成氨装置数据校正软件，并成功地实现了某中型合成氨装置的在线数据校正，为生产管理及决策提供了合理完整的数据及变化趋势，提高了装置的自动化控制、管理和操作水平。     

测量误差的研究

本文介绍了测量误差的定义和分类情况，每种测量误差的特点，然后针对每种测量误差可以采用的方法，来达到减弱或者消除的目的。     

软测量建模中的数据校正

为有效剔除工业现场采集数据中的显著误差,降低随机误差的影响,使校正后的数据更好的满足物料平衡和能量平衡,最大程度提高软测量模型的精度,提出一种基于同步算法的数据协调方法,并对双酚A生产工艺现场采集到的数据进行校正。仿真表明,校正后的数据误差率得到显著降低,提高了数据源的精度和模型的泛化能力。     

控制过程异常数据的在线检测

针对传统小波方法在检测异常数据方面的不足及控制系统中过程数据的特点,提出了一种适用于工业控制系统的异常过程数据在线检测方法．此方法采用基于模型的小波分析残差的检测思想,考虑异常值对模型的影响,提出了带有反馈结构的RBF网络模型,从而有效降低了异常点对RBF网络准确性的影响,提高了网络的鲁棒性;采用隐马尔可夫模型分析小波...     

过失误差识别和数据校正的MILP模型的新视角

混合整数线性规划(MILP)方法成功地应用于同时识别过失误差和协调数据,使过程数据满足物料平衡、能量平衡和其他约束条件.然而,在混合整数线性规划的框架下,模型的扩展十分困难.采用公式推导的方式证明了数据校正的MILP模型可以等价地表示成非线性规划模型,因而该模型不仅可以用混合整数线性规划算法求解而且可以用非线性迭代算法...     

一种基于非线性规划的数据校正联合算法

在工业生产的测量控制过程中,数据校正技术作为一种有效的改善测量数据质量的技术,逐渐被重视和研究.本文借鉴了其它数据校正方法的理论思想,在结合序贯二次规划(SQP)方法求解最优化问题的基础上,将数据调和与显著误差检测有机的糅合,提出一种循环迭代处理的联合算法,使数据调和在快速与有效的基础上具有较高的显著误差检测功效.     

常减压蒸馏装置在线数据校正与优化控制

综合分析了国内外常减压蒸馏装置在线数据校正与优化控制的现状，阐述了炼油企业实施ＣＩＭＳ的重要性，指出了过程数据校正与优化控制的发展方向。     

一种新的数据二阶特征估计算法及其在数据校正中的应用

在许多数据分析,尤其是数据校正过程中,需要知道数据的二阶特征。现行的二阶特征算法通常是对方差的估计,算法存在共同的局限性,即假定样本中不含有显著误差,并且服从正态分布。这种假定在许多实际情况中是不能满足的,从而使算法的应用受到了限制。针对常用算法的局限性,本文提出了一种新的数据二阶特征估计算法。该算法基于序列的关联性理论,通过对信号或然误差的实时估计实现对数据等效二阶特征的估计。理论分析和仿真实例验证了新算法的有效性。     

厂级监控系统中数据校正算法模型研究

探讨厂级监控系统中实时数据的校正算法及其应用技术.介绍了测量数据误差的相关概念;基于多元统计分析基本原理,建立了数据校正的基本模型;基于信号处理原理,重点研究了数字滤波方法在数据协调中的应用;结合火电机组厂级监控系统的应用特点,提出了数据分级的概念,建立了基于设备特性的数据误差识别及其修补的关联模型.应用上述关联模型,在冗余检验和数字滤波等技术的支持下,建立并实现了数据显著误差检验与数据协调相互统一的数据校正方法.应用结果表明,该方法具有算法简单,概念清晰,保证了实时分析结果的有效性.     

集成数据校正的乙烯装置进料数据采集

乙烯装置的模拟需要有准确的裂解炉进料信息,而通过对进料系统的模拟计算可以从较易测得的原料信息得到所需的裂解炉进料信息。通过对某石化企业乙烯装置进料系统进行模拟,根据体系特点集成数据校正以解决流量测量数据的不平衡和不完整的问题,利用数据的空间冗余提高了模拟计算所用数据的准确性和可靠性,并针对体系的特殊性提出了数据校正过程中出现几类负值的处理方法,最后模拟得到所需的裂解炉进料性质数据。     

测量数据中异常数据的检验比较

文中在简要介绍和分析一般的测量数据检验处理的基础上,通过实例对几种数据检验方法作一比较;并介绍一种具有抗差能力的样本分位数统计检验方法。     

双线性过程的鲁棒数据协调

针对基于鲁棒目标函数的双线性数据协调问题,提出了一种新的算法.首先利用两步法将双线性数据协调问题转化为两个线性数据协调问题,然后利用罚函数法把约束优化问题转化为无约束优化问题,最后给出了Huber函数的等价权,以及利用等价权法求解双线性鲁棒数据协调问题的表达式.在迭代求解过程中考虑了变量的上下限约束.仿真结果表明该方法能有效地求解双线性鲁棒数据协调问题,降低显著误差的影响.     

化工过程系统的多层数据调和框架

过程数据的可靠性和一致性在化工过程系统中是非常重要的。过程的测量数据一般含有随机误差和显著误差,必须应用数据调和与显著误差检测技术来减小过程测量数据的误差。测量数据具有不同的类型。针对不同类型的测量数据的数据调和问题,提出了一种多层数据调和框架。此框架可以根据不同的测量数据选择不同层次的机理模型,进行数据调和。不同类型的测量数据的数据调和问题分为三层:第一层是基于总物料平衡层,第二层是基于物料和组分平衡层,第三层是基于严格机理模型层。在此数据调和框架中,应用加权最小二乘目标函数作为调和目标,采用鲁棒高效的显著误差检测方法。基于此框架,对于化工过程系统的测量信息的不同,均可选择合理的模型有效地对测量数据进行数据调和。联塔系统和空气分离系统的数值模拟试验说明了此框架的灵活性和有效性。     

联机编目系统中重复数据问题的探讨

重复数据是影响联合编目数据质量的一个重要因素。着重分析了联机编目系统中重复数据的类型以及重复数据产生的原因,提出了解决的对策。     

基于联机分析处理的数据仓库分析

介绍数据仓库的特性、联机分析处理技术、数据挖掘技术和决策支持系统，以及这些技术与数据仓库的关系。     

数据挖掘在网上商店中的应用研究

为了解决网上商店中商品显示次序的问题,在分析关联规则的挖掘原理及基本算法的基础上,提出了一种评估关联规则中两商品间相互"促销"关系的方法,并通过具体的例子说明了其应用过程,达到了网上商店中商品信息显示次序的优化目的.     

联机套录数据对编目工作的影响

近年来很多图书馆的编目部门套录联合编目数据,提高了工作效率及书目数据库的质量,解决了专业技术人员不足的困难。然而,套录数据也存在一些问题。针对套录数据时出现的问题,提出了相应对策。