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公开(公告)号：CN103226737A
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201310129891.6
申请日：2013-04-15
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06Q10/04
摘要： 一种基于卡尔曼滤波与灰色预测的化工异常工况趋势预测方法，在超过化工体系正常运行的阈值进入异常工况之后，采集系统主要变量的测量数据并使用卡尔曼滤波校正数据，选择校正后的数值作为输入，基于灰色预测理论建立预测系统，计算分析系统变量的发展变化趋势，通过分析预测结果，采取相应的处理措施，通过不断采集数据并使用卡尔曼滤波校正数据，不断更新用于模型输入的最新数据，持续更新预测系统的模型，计算分析预测系统变量的变化趋势，根据动态的预测结果，采取相应措施直到极端情况解除，或者进入紧急工况紧急停车，本发明可为化工过程异常情况下及时采取措施提供决策依据，有利于减少化工过程造成人员伤亡和降低设备损毁造成的损失。
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公开(公告)号：CN102998013A
公开(公告)日：2013-03-27
申请号：CN201210492965.8
申请日：2012-11-27
申请人： 清华大学
IPC分类号： G01K3/08
摘要： 一种乙烯裂解炉出口裂解混合产物真实温度的软测量方法，先获取裂解炉炉管参数，再获取裂解原料信息，然后计算裂解炉管出口裂解产物组成，根据裂解过程模型，包括质量平衡方程、动量平衡方程、能量平衡方程，计算辐射段出口裂解产物组成分布，再计算裂解炉管内结焦厚度，根据裂解产物中小分子不饱和烃、芳烃的含量以及运行时间计算绝热段炉管内结焦厚度，最后计算测控点的温度与裂解混合产物真实温度的差值，计算出裂解炉出口裂解混合产物真实温度，本发明可以动态的计算特定时刻的裂解产物混合气的真实温度；通过本发明可以建立准确的乙烯裂解炉模型，为裂解过程的模拟、优化、控制提供依据。
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公开(公告)号：CN1447280A
公开(公告)日：2003-10-08
申请号：CN03121942.X
申请日：2003-04-18
申请人： 清华大学
摘要： 动态系统过失误差的侦破与识别方法属于系统的测量数据处理技术领域。其特征在于，它提出了一种动态系统的过失误差可识别性的判据，并在此基础上提出了一种基于参数估计的过失误差识别与估计方法，该方法首先判断所处理的系统是否具有过失误差可识别性，然后针对具有过失误差可识别性的系统，假设所有已测变量都含过失误差，然后求解过失误差的估计模型，得到过失误差的估计值，通过估计的过失误差值的大小再最终确定到底哪些变量含有过失误差。本方法能准确的识别出系统所含的多个过失误差。
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公开(公告)号：CN113035287B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202110254597.2
申请日：2021-03-09
申请人： 清华大学
IPC分类号： G16C20/10
摘要： 本发明属于蒸汽热裂解技术领域，涉及一种蒸汽热裂解过程的预测方法。本发明通过获取蒸汽热裂解过程中若干变量的相应的若干组生产数据，生成与工业数据相关的基函数集合，建立相应的多元自适应样条回归模型。将实时获取的蒸汽热裂解过程中的自变量输入多元自适应样条回归模型中，输出得到蒸汽热裂解过程的因变量预测值，实现蒸汽热裂解过程的预测。由于多元自适应样条回归模型具有对工业变量进行自适应筛选的能力，模型建立的过程具有可解释性。所述建模和预测过程在工业数据集上，具有对少量数据高效快速准确建模的能力，可以对蒸汽热裂解过程进行控制与优化，提高生产操作水平，保障工业装置安全稳定运行，实现过程的提质增效。
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公开(公告)号：CN108707473A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810379569.1
申请日：2018-04-25
申请人： 清华大学
摘要： 本发明涉及一种基于结构导向集总的加氢裂化过程建模方法，属于加氢裂化技术领域。本方法首先利用结构导向集总方法，完成加氢裂化原料的分子表征，然后建立加氢裂化反应器模型，制定反应规则，最后建立加氢裂化反应动力学模型。本发明方法从分子水平表征原料和产品，根据实际化学反应的信息，建立了基于结构导向集总的机理模型，使得加氢裂化过程的模拟更加接近实际。该方法对加氢裂化反应过程有较好的解释和预测能力，从而能为消除生产瓶颈、优化各操作参数提供更具实际意义的指导，提高装置的经济效益。
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公开(公告)号：CN114155277B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202111404471.5
申请日：2021-11-24
申请人： 清华大学
摘要： 本公开提出一种基于视频目标追踪的微流体分析方法及装置，属于微流体分析领域。其中所述方法包括：获取微流体视频；将所述视频中的气泡或液滴作为追踪目标，根据预设的微流体视频目标追踪模型，获取所述目标在所述视频对应帧中的视频掩码矩阵组成的序列作为所述目标的追踪结果；根据所述目标的追踪结果，对所述目标进行信息提取。本公开利用深度卷积神经网络，快速分析高速摄影机在微流体装置观察窗处拍摄微流体的视频，得到微流体装置中气泡或液滴的大小、速度和形态等相关视觉信息，运算速度快，分析结果准确，适用于大小不同的气泡或液滴。
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公开(公告)号：CN113779865A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110910349.9
申请日：2021-08-09
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/00 , G06F111/10 , G06F119/08
摘要： 本申请属于蒸汽热裂解技术领域，具体而言，涉及一种蒸汽热裂解过程的建模方法、装置、电子设备及其可读存储介质。本公开方法获取已有工艺的蒸汽热裂解过程的多元自适应样条回归模型；采集新工艺中蒸汽热裂解产物的工艺参数，建立新数据集；构建初始蒸汽热裂解模型；采用人工蜂群算法，求解初始蒸汽热裂解模型，得到基于新数据集的蒸汽热裂解模型。本公开的蒸汽热裂解过程的建模方法，使用智能优化过程对关键的节点参数进行调整，在保持预测模型的专家知识、过程机理和函数形式不变的前提下，进行模型的迁移应用，使其适应新炼厂的工业数据集，实现高效快速的建模过程。
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公开(公告)号：CN102998013B
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201210492965.8
申请日：2012-11-27
申请人： 清华大学
IPC分类号： G01K3/08
摘要： 一种乙烯裂解炉出口裂解混合产物真实温度的软测量方法，先获取裂解炉炉管参数，再获取裂解原料信息，然后计算裂解炉管出口裂解产物组成，根据裂解过程模型，包括质量平衡方程、动量平衡方程、能量平衡方程，计算辐射段出口裂解产物组成分布，再计算裂解炉管内结焦厚度，根据裂解产物中小分子不饱和烃、芳烃的含量以及运行时间计算绝热段炉管内结焦厚度，最后计算测控点的温度与裂解混合产物真实温度的差值，计算出裂解炉出口裂解混合产物真实温度，本发明可以动态的计算特定时刻的裂解产物混合气的真实温度；通过本发明可以建立准确的乙烯裂解炉模型，为裂解过程的模拟、优化、控制提供依据。
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公开(公告)号：CN113781100A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110909040.8
申请日：2021-08-09
申请人： 清华大学
摘要： 本发明属于产品设计技术领域，具体而言，涉及一种符合消费导向的产品属性测定方法、装置、电子设备以及可读存储介质。首先，获取产品的消费者喜好度值，以及相应的产品属性的专家打分，构建市场调研数据集；利用市场调研数据集，以产品属性为输入，消费者喜好度为输出，使用支持向量机模型进行建模和预测；根据得到的支持向量机模型模型，建立产品设计优化模型；使用混合GA‑PSO‑TS优化算法，产品设计优化模型求解，进行产品属性优化；根据得到的产品属性，进行消费者导向的产品设计。本公开方法可以在降低大规模市场调研成本的基础上，给出高效、稳定、可靠的产品优化结果，从而进一步对食品产品优化设计给出合理的建议。
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公开(公告)号：CN113035287A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110254597.2
申请日：2021-03-09
申请人： 清华大学
IPC分类号： G16C20/10
摘要： 本发明属于蒸汽热裂解技术领域，涉及一种蒸汽热裂解过程的预测方法。本发明通过获取蒸汽热裂解过程中若干变量的相应的若干组生产数据，生成与工业数据相关的基函数集合，建立相应的多元自适应样条回归模型。将实时获取的蒸汽热裂解过程中的自变量输入多元自适应样条回归模型中，输出得到蒸汽热裂解过程的因变量预测值，实现蒸汽热裂解过程的预测。由于多元自适应样条回归模型具有对工业变量进行自适应筛选的能力，模型建立的过程具有可解释性。所述建模和预测过程在工业数据集上，具有对少量数据高效快速准确建模的能力，可以对蒸汽热裂解过程进行控制与优化，提高生产操作水平，保障工业装置安全稳定运行，实现过程的提质增效。
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