[发明专利]一种裂解炉管智能结焦监测边云协同平台及其工作方法

权利要求书

1.一种裂解炉管智能结焦监测边云协同平台，包括边缘层和云端层，所述边缘层包括裂解炉管外表面智能测温装置和/或乙烯DCS/数采装置；所述裂解炉管外表面智能测温装置包括炉管温度计量装置、目标温度距离测量装置、位置角度优化装置；所述乙烯DCS/数采装置包括炉管出口温度装置、文丘里压力装置、横跨段压力装置的一个或多个；其特征在于，所述裂解炉管外表面智能测温装置包括炉管重管识别装置和异常数据检测装置；

所述云端层包括裂解炉安全预警装置、裂解炉管智能结焦诊断与预测装置、混合作业调度装置、多工作流调度装置、虚拟化资源调度装置、虚拟资源优化装置；

所述炉管重管识别装置包括智能测温仪、pc端、云服务器，所述智能测温仪包括内部集成红外测温模块、激光测距模块、嵌入式处理器；所述内部集成红外测温模块和激光测距模块获得的数据，通过嵌入式处理器处理以后发送至pc端和/或云服务器；

所述异常数据检测装置用于检测离群点；所述离群点为明显偏离其他数据、不服从数据一般行为或模式的数据，由于数据噪声，或于数据源出现了特殊了异常行为和状态而造成的。

2.根据权利要求1所述的一种裂解炉管智能结焦监测边云协同平台的工作方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：边缘层采集数据并进行初步处理与分析；

S2：云端层接收数据并开展大数据统计分析；

S3：云端层对边缘层提出优化改进意见；

所述步骤S1中包括炉管重管识别方法：

S111：数据的采集；

S112：基于DCNN的炉管重管识别模型构建；

S113：基于DCNN的炉管重管识别模型重构；

S114：炉管外表面温度的计量；

S115：上传至云服务器；

所述步骤S1中包括异常数据检测方法，所述异常数据为离群点：

S121：通过智能测温仪采集到乙烯裂解炉管外壁温度作为目标数据集；

S122：利用高斯混合模型对所述目标数据集进行训练；

S123：根据训练结果，将所述训练数据中的样例点与所述高斯混合模型的成分点相关联；

S124：利用预设的标准差计算方式对所述成分点进行筛选；

S125：根据筛选结果在所述样例点中获取所述离群点。

3.根据权利要求2所述的一种裂解炉管智能结焦监测边云协同平台的工作方法，其特征在于，

S111：数据的采集：内部集成红外测温模块和激光测距模块的智能测温仪采集炉管外表面温度和距离以及炉膛内壁温度和距离的原始一维数据；

S112：基于DCNN的炉管重管识别模型构建：智能测温仪采集到的原始一维数据传输给PC端，PC端将采集的原始一维数据变换为二维直方图；在二维直方图中对炉管距离数据进行特征提取，获得炉管的重管和非重管的距离特征图，以构成DCNN网络模型训练的数据集；再将数据集输入PC端的DCNN网络模型进行训练，以在PC端构建DCNN重管识别模型；

S113：基于DCNN的炉管重管识别模型重构：将PC端训练好的DCNN炉管重管识别模型移植至智能测温仪内部的嵌入式处理器，以对DCNN重管识别模型在嵌入式处理器内进行重构；

S114：炉管外表面温度的计量：智能测温仪实时采集炉管外表面温度和距离以及炉膛内壁温度和距离的原始一维数据，提取原始一维数据中的炉管距离数据，并返回炉管距离数据在原始一维数据中的起始位置坐标，再利用嵌入式处理器中的DCNN重管识别模型判断提取的炉管距离数据对应的炉管是否为重管，返回每根炉管的识别类型标签，根据返回的炉管识别类型标签和炉管距离数据的起始位置坐标，对相应起始位置坐标的非重管与重管的炉管外表面温度进行计量；

S115：上传至云服务器：智能测温仪将计算得到的炉管外表面温度上传到云服务器。

4.根据权利要求3所述的一种裂解炉管智能结焦监测边云协同平台的工作方法，其特征在于，步骤S112中，在二维直方图中对炉管距离数据进行特征提取的过程中，先去除二维直方图中炉管外表面和炉膛内壁的温度数据，再去除二维直方图中炉膛内壁的距离数据后，去除炉管距离数据中与炉管特征相关度低的无效阈值数据，提取得到炉管的重管和非重管的距离特征图。

5.根据权利要求2所述的一种裂解炉管智能结焦监测边云协同平台的工作方法，其特征在于，所述步骤S122利用高斯混合模型对所述目标数据集进行训练包括：

初始化所述高斯混合模型的第一参数{(α_i，μ_i，∑_i)|1≤i≤k}；

利用第一公式：

对样例点x_j进行计算生成成分点z_j的后验概率；其中，p_M为z_j的后验概率，z_j的后验概率为样例点x_j由第i个成分点z_j生成的后验概率。