[发明专利]液氧制备过程中的精馏控制系统及其方法

说明书

一种液氧制备过程中的精馏控制系统及其方法，其获取预定时间段内多个预定时间点的进料速率值和塔内液位值；采用基于深度学习的人工智能技术，挖掘进料速率值的时序变化特征和塔内液位值的时序动态变化特征的关联性特征分布信息，基于进料速率值和塔内液位值的时序协同变化情况自适应地调整进料速度值，以优化精馏的效率和操作稳定性。

技术领域

本申请涉及智能化控制技术领域，并且更具体地，涉及一种液氧制备过程中的精馏控制系统及其方法。

背景技术

液氧具有广泛的工业和医学用途，工业上是通过对液态空气进行加热、压缩、冷却和精馏来制得液氧。在液氧的实际制备过程中，精馏控制是非常重要的一个环节。

在精馏过程中需要控制进料速率和塔内液位等参数，以确保操作的稳定性和安全性。这是由于：对于进料速率来说，若进料速率过快，将导致塔内液体分布不均，影响分离效果；若进料速率过慢，则会降低生产效率。对于塔内液位来说，若塔内液位过高，可能会导致管道堵塞、溢流等安全问题；若液位过低，则会影响分离效果。但是，传统的精馏参数控制方案中，只是将各个参数数据单独地与阈值进行比较来完成相应地控制，并没有关注到各个参数数据间的协同适配性，导致液氧的制备效率和操作稳定性都难以满足要求。

因此，期望一种优化的液氧制备过程中的精馏控制系统。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种液氧制备过程中的精馏控制系统及其方法，其获取预定时间段内多个预定时间点的进料速率值和塔内液位值；采用基于深度学习的人工智能技术，挖掘进料速率值的时序变化特征和塔内液位值的时序动态变化特征的关联性特征分布信息，基于进料速率值和塔内液位值的时序协同变化情况自适应地调整进料速度值，以优化精馏的效率和操作稳定性。

第一方面，提供了一种液氧制备过程中的精馏控制系统，其包括：数据采集模块，用于获取预定时间段内多个预定时间点的进料速率值和塔内液位值；数据时序分布模块，用于将所述多个预定时间点的进料速率值和塔内液位值分别按照时间维度排列为进料速率时序输入向量和塔内液位时序输入向量；液位相对时序变化模块，用于计算所述塔内液位时序输入向量中每两个相邻位置的塔内液位值之间的差值以得到塔内液位时序变化输入向量；液位时序关联模块，用于对所述塔内液位时序输入向量和所述塔内液位时序变化输入向量进行关联编码以得到塔内液位绝对和相对多维度关联矩阵；液位时序变化多尺度特征提取模块，用于将所述塔内液位绝对和相对多维度关联矩阵通过包含第一卷积神经网络模型和第二卷积神经网络模型的集成网络模型以得到塔内液位绝对和相对多维度关联特征矩阵；进料速率时序特征提取模块，用于将所述进料速率时序输入向量通过多尺度邻域特征提取模块以得到进料速率时序特征向量；响应性转移模块，用于计算所述塔内液位绝对和相对多维度关联特征矩阵相对于所述进料速率时序特征向量之间的响应性转移以得到分类特征向量；以及进料速率控制模块，用于将所述分类特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的进料速率值应增大或应减小。

在上述液氧制备过程中的精馏控制系统中，所述液位时序关联模块，用于：以如下编码公式对所述塔内液位时序输入向量和所述塔内液位时序变化输入向量进行关联编码以得到塔内液位绝对和相对多维度关联矩阵；其中，所述编码公式为：，其中，表示所述塔内液位时序输入向量，表示所述塔内液位时序输入向量的转置向量，表示所述塔内液位时序变化输入向量，表示所述塔内液位绝对和相对多维度关联矩阵，表示矩阵相乘。