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基于动态模式分解的精馏吸收状态变量非设计条件下的重构与预测
1
作者
党青梅
李强
+5 位作者
丁晖殿
贾胜坤
钱行
苑杨
黄克谨
陈海胜
《化工学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第10期4229-4240,共12页
精馏和吸收作为典型的非线性过程,其操作过程中存在大量描述系统特征的状态变量。为了对这些状态变量进行重构和预测,实现精馏吸收过程的实时数字孪生,通过动态模式分解算法(DMD)获取非线性系统的近似线性化模型,用于快速获取精馏吸收...
精馏和吸收作为典型的非线性过程,其操作过程中存在大量描述系统特征的状态变量。为了对这些状态变量进行重构和预测,实现精馏吸收过程的实时数字孪生,通过动态模式分解算法(DMD)获取非线性系统的近似线性化模型,用于快速获取精馏吸收过程中各级浓度、流量、温度和持料量等状态变量。在此基础上,应用Kalman滤波器对DMD生成的线性模型进行实时校正,使得在非设计和有限测量条件下,也可以有效地预测吸收或精馏的状态变量,而无须重新训练模型。
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关键词
非线性系统
吸收
精馏
动态模式分解算法
近似线性化
重构
预测
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职称材料
题名
基于动态模式分解的精馏吸收状态变量非设计条件下的重构与预测
1
作者
党青梅
李强
丁晖殿
贾胜坤
钱行
苑杨
黄克谨
陈海胜
机构
北京化工大学信息科学与技术学院
中石化石油化工科学研究院有限公司炼油工艺与催化剂国家工程研究中心
天津大学化工学院
出处
《化工学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第10期4229-4240,共12页
基金
炼油工艺与催化剂国家工程研究中心(中石化石油化工科学研究院有限公司)开放基金项目。
文摘
精馏和吸收作为典型的非线性过程,其操作过程中存在大量描述系统特征的状态变量。为了对这些状态变量进行重构和预测,实现精馏吸收过程的实时数字孪生,通过动态模式分解算法(DMD)获取非线性系统的近似线性化模型,用于快速获取精馏吸收过程中各级浓度、流量、温度和持料量等状态变量。在此基础上,应用Kalman滤波器对DMD生成的线性模型进行实时校正,使得在非设计和有限测量条件下,也可以有效地预测吸收或精馏的状态变量,而无须重新训练模型。
关键词
非线性系统
吸收
精馏
动态模式分解算法
近似线性化
重构
预测
Keywords
nonlinear systems
absorption
distillation
dynamic mode decomposition method
approximate linearization
reconstruction
prediction
分类号
TQ028.8 [化学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
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1
基于动态模式分解的精馏吸收状态变量非设计条件下的重构与预测
党青梅
李强
丁晖殿
贾胜坤
钱行
苑杨
黄克谨
陈海胜
《化工学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
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