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公开(公告)号：CN111062111A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201910959461.4
申请日：2019-10-10
Applicant: 杭州杭氧股份有限公司 , 浙江大学
Abstract: 一种空分设备自动变负荷目标优化方法。该方法针对当前空分设备自动变负荷过程中变负荷目标无法进行优化的问题，首先建立基于物料平衡的变负荷目标优化模型，在每次装置变负荷之前获取操作人员输入的变负荷目标值，带入变负荷目标优化模型进行优化求解，最终产生最接近变负荷目标的一系列生产被控变量期望值。同时，本方法可以在优化模型结构不变的前提下，根据生产被控变量的实际情况及时修正优化模型参数，以适应不断变化的变负荷生产环境。此方法具有较好的稳定性和实时性，其原理简洁清晰，易于实施。
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公开(公告)号：CN101620590B
公开(公告)日：2011-12-07
申请号：CN200910100457.9
申请日：2009-07-06
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明公开了一种用于多工况大规模化工过程模型参数估计的方法。其针对大规模、多工况化工流程模型的参数估计问题，利用多工况的现场测量信息，构造联立参数估计命题，在直接求解难以成功收敛时，按照特定规则分批调整目标，逐步添加约束，构造序贯参数估计优化命题，使得求解器能够逐步求解成功，最后在新的初值基础上求解联立参数估计命题，确保求解的成功收敛。与传统的参数估计方法相比，该方法有着更高的收敛可靠性，其原理简洁清晰，易于实施，可移植性好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106295132A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610607664.3
申请日：2016-07-27
Applicant: 杭州杭氧股份有限公司 , 浙江大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G16Z99/00
Abstract: 一种基于模板技术的空分设备变负荷优化方法，其特征在于所述的变负荷优化方法是：通过建立含有变量标记以及空分装置机理模型的动态模板，在每次实时优化计算之前从实时数据库中获取实时数据以及负荷信息，然后通过模板引擎解析模板产生当前负荷下对应的机理模型，并将生成的实时数据嵌入其中，最后调用优化求解器对机理模型进行优化求解；在空分装置变负荷生产过程中，可以在优化模型结构不变的前提下，根据操作变量的实施情况及时修正模板参数，以适应不断变化的变负荷生产环境；它具有实现简单，环境依赖性小，原理简洁清晰，稳定性和实时性好，方便于计算机上实现，且灵活性很好，能够更好地满足大型空分设备变负荷生产要求等特点。
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公开(公告)号：CN102393637B
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201110310806.7
申请日：2011-10-14
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B13/04 , C07C63/26 , C07C51/265
Abstract: 本发明公开了一种用于PTA氧化反应器醋酸单耗实时优化的方法。现有技术在PTA生产过程中，氧化反应器醋酸单耗无法实时优化的问题。本发明在PTA生产过程中，使用PTA氧化反应器机理模型，采用COM接口技术，将PTA氧化反应器机理模型和PTA氧化反应器连接的PHD数据服务器的数据集成，在产品质量羧基苯甲醛浓度小于2800ppm的情况下，通过调用PTA氧化反应器机理模型内部的醋酸单耗优化命题对PTA氧化反应器醋酸单耗进行优化。本发明实现了醋酸单耗的实时优化，且过程简洁明了，易于实现。
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公开(公告)号：CN102393637A
公开(公告)日：2012-03-28
申请号：CN201110310806.7
申请日：2011-10-14
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B13/04 , C07C63/26 , C07C51/265
Abstract: 本发明公开了一种用于PTA氧化反应器醋酸单耗实时优化的方法。现有技术在PTA生产过程中，氧化反应器醋酸单耗无法实时优化的问题。本发明在PTA生产过程中，使用PTA氧化反应器机理模型，采用COM接口技术，将PTA氧化反应器机理模型和PTA氧化反应器连接的PHD数据服务器的数据集成，在产品质量羧基苯甲醛浓度小于2800ppm的情况下，通过调用PTA氧化反应器机理模型内部的醋酸单耗优化命题对PTA氧化反应器醋酸单耗进行优化。本发明实现了醋酸单耗的实时优化，且过程简洁明了，易于实现。
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公开(公告)号：CN101620590A
公开(公告)日：2010-01-06
申请号：CN200910100457.9
申请日：2009-07-06
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明公开了一种用于多工况大规模化工过程模型参数估计的方法。其针对大规模、多工况化工流程模型的参数估计问题，利用多工况的现场测量信息，构造联立参数估计命题，在直接求解难以成功收敛时，按照特定规则分批调整目标，逐步添加约束，构造序贯参数估计优化命题，使得求解器能够逐步求解成功，最后在新的初值基础上求解联立参数估计命题，确保求解的成功收敛。与传统的参数估计方法相比，该方法有着更高的收敛可靠性，其原理简洁清晰，易于实施，可移植性好。
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公开(公告)号：CN102385706A
公开(公告)日：2012-03-21
申请号：CN201110310808.6
申请日：2011-10-14
Applicant: 浙江大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种用于PTA生产的基于模型学习的软测量方法。传统的软测量不能有效地对PTA生产过程的物耗指标和质量指标进行在线软测量。本发明利用校验完毕的PTA生产装置的机理模型进行流程模拟，在离线状态下，针对不同的典型工况一次性产生大批量的数据集，然后根据不同的典型工况，利用之前模拟产生的数据集训练得出一系列用于正向计算的数据模型，在在线状态下，用该数据模型来完成对PTA生产过程中的关键变量的软测量任务。本发明在实时计算方面具有较快的计算速度以及较高的准确率，同时具有较好的鲁棒性且不依赖于某一种具体的流程模拟方法和具体的数据模型。
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