基于知识融合的多尺度卷积神经网络对加氢裂化特征提取的研究

深度学习凭借其高效的特征提取能力在工艺流程建模中得到广泛研究应用,然而对于工艺流程知识与深度学习融合及多尺度特征提取方面尚未有系统研究。为解决上述问题,构建了一种可容纳局部子流程单元操作的全流程矩阵以实现知识融合,并基于扩展的Inception卷积块提出了多尺度卷积神经网络(MSCNN)。柴油加氢裂化工业实验结果表明:基于知识融合的MSCNN对加氢精制催化剂温度和氢气耗量的预测均方根误差(RMSE)分别仅有0.75和1053,与传统卷积网络(CNN)、全连接网络(BPNN)相比显示出优越的预测性能。提出了一种用于特征评价的GMM-t-SNE框架,其可视化结果表明,MSCNN所提取特征的t-SNE分布与预测目标的GMM聚类分布一致,表明MSCNN提取的特征合理,显著提升了模型的预测性能。

惠州炼化工程项目管理信息平台建设与应用

在信息技术高速发展的今天,工程项目管理越来越依赖于信息技术手段,建立工程建设信息化管理,将对工程的工期、安全、质量、投资的有效控制起重要作用。通过对炼化工程信息管理特点的分析,结合惠州炼化二期工程项目管理业务需求,构建以SAP系统为核心的工程项目管理信息平台,协同业主、承包商、监理等参建单位,全面支撑工程项目进度、采办、安全、质量、文档、投资控制等各项管理业务,通过系统集成应用实现信息共享与传递,全面提升工程项目管理水平,实现对大型炼化工程项目的科学管理,对今后在建炼化工程项目信息化管理具有一定的借鉴作用。

基于自定义数据模型的信息交换平台

为了适应和满足炼油化工一体化运作的信息交换需求,设计实现了炼油企业与化工企业之间的信息交换平台,提出自定义数据建模方法,解决了因信息交换需求发生变化,需重新开发适配器和重构平台的难题,增强了炼油化工信息交换平台的敏捷响应能力,充分满足一体化运作业务扩展的需要,提高了平台运行效率,降低了运行维护成本。

浅析利用SAPPS实现石化企业工程项目管理

利用SAP的项目系统(PS)模块可以实现企业的工程项目管理,但在实施过程中会遇到很多困难和问题。作者参与了国内某石化企业ERP的设计与实施工作,采用PS模块并与FICO、MM等模块集成实现石化企业基础建设、技改技措等复杂工程项目的管理,充分满足了企业对工程项目概算管理、预算控制、财务核算等方面的要求,体现了"财务和工程一体化"的现代项目管理思想。本文对实现过程中的几个关键工作逐一浅析,并通过总结经验教训,为今后在石化企业成功实施PS模块提供一些参考建议。