填料塔是一種重要的氣液傳質(zhì)設(shè)備,在工業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用廣泛。液泛的發(fā)生是現(xiàn)有工業(yè)填料塔操作中存在的主要問題,一旦發(fā)生液泛會導(dǎo)致生產(chǎn)效率降低,嚴(yán)重時甚至?xí)鹜＼?影響整個生產(chǎn)系統(tǒng)的正常操作�；谏疃葘W(xué)習(xí)對填料塔液泛進(jìn)行監(jiān)測能夠?qū)崿F(xiàn)生產(chǎn)過程智能化,保障填料塔安全高效運行,具有重要的應(yīng)用價值和理論研究價值。本文首先綜述了填料塔液泛監(jiān)測的研究現(xiàn)狀,提出基于深度學(xué)習(xí)建立數(shù)據(jù)驅(qū)動模型用于液泛監(jiān)測的方法。結(jié)合填料塔過程變量數(shù)據(jù)的特點,提出一種三維長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對塔內(nèi)壓差進(jìn)行監(jiān)測,進(jìn)而實現(xiàn)對液泛的間接監(jiān)測。針對僅通過塔內(nèi)壓差的變化無法準(zhǔn)確識別液泛狀態(tài)的問題,提出一種卷積長短期記憶單元結(jié)構(gòu)對填料塔視頻數(shù)據(jù)建模,實現(xiàn)對液泛的直接監(jiān)測。最后提出一種將兩者結(jié)合的液泛監(jiān)測工作流程。本文的主要工作和創(chuàng)新點如下:(1)采用塔內(nèi)壓差這一關(guān)鍵變量作為液泛監(jiān)測的重要依據(jù),利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對填料塔過程變量數(shù)據(jù)建立時序模型實現(xiàn)對塔內(nèi)壓差的監(jiān)測。針對循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的“梯度彌散”問題并結(jié)合填料塔過程變量數(shù)據(jù)的特點,提出一種三維長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對塔內(nèi)壓差進(jìn)行監(jiān)測。經(jīng)實驗驗證了監(jiān)測模型的有效性和優(yōu)越性,進(jìn)而能夠?qū)崿F(xiàn)對液泛的間接監(jiān)測。(2)針對僅通過塔內(nèi)壓差的變化無法準(zhǔn)確識別液泛狀態(tài)的問題,提出基于填料塔視頻數(shù)據(jù)的液泛監(jiān)測方法。將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機結(jié)合,提出一種卷積長短期記憶單元結(jié)構(gòu)對填料塔視頻數(shù)據(jù)建立時空模型,實現(xiàn)對液泛的直接監(jiān)測,經(jīng)實驗驗證了方法的有效性。最后提出一種將兩者結(jié)合的液泛監(jiān)測工作流程,保障填料塔安全高效運行。
【學(xué)位單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TQ053.5
【部分圖文】：

iy 表示模型預(yù)測輸出；iy 表示真實數(shù)據(jù)；M 表示待測試數(shù)據(jù)的樣tp://homes.esat.kuleuven.be/~smc/daisy/獲得 4000 組數(shù)據(jù)，要監(jiān)測的。根據(jù)經(jīng)驗選取三個時間滯后，即用過去三個時刻的已知數(shù)據(jù)預(yù)測濃度，時序模型的輸入向量可表示如下：, 2 , 1 , , 2 , 1 ,[ , , , , , ]c t c t c t a t a t a tq q q C C C x ，qc是冷卻液體積流量，l/min；Ca是產(chǎn)物濃度數(shù)據(jù)，mol/l；t 表示為 Ca,t+1。將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集三部分，其中模型在參數(shù)，在驗證集上選擇超參數(shù)，最后在測試集上測試模型效果。訓(xùn)驗證集數(shù)據(jù)為 200 組，測試集數(shù)據(jù)為 2000 組。充分追蹤過程的時變性和動態(tài)性，選擇兩個隱藏層，其中第一個隱；第二個隱藏層有 50 個神經(jīng)元。由于是回歸預(yù)測問題，最后加上中只有一個線性激活函數(shù)。采用沿時間反向傳播優(yōu)化算法進(jìn)行訓(xùn)練每次訓(xùn)練的迭代批次量為 1；迭代次數(shù)初定為 20，根據(jù)模型在驗證的迭代次數(shù)。

浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文（學(xué)術(shù)型），測試集數(shù)據(jù)為 800 組。包括兩個隱藏層，其中第一個隱藏層有 10 個神經(jīng)元；第二個隱藏層有于是回歸預(yù)測問題，最后加上一個線性回歸層。采用沿時間反向傳播，學(xué)習(xí)率設(shè)為 0.01；每次訓(xùn)練的迭代批次量設(shè)為 16；迭代總次數(shù)初定在驗證集上的表現(xiàn)確定最終的迭代次數(shù)，其余參數(shù)全部設(shè)為默認(rèn)值。經(jīng)歷 194 次迭代訓(xùn)練后在驗證集上的損失達(dá)到最小，保存此時的模型，出口液體溫度真實值和預(yù)測值的對比如圖 2-6 所示�？梢钥闯�，出毫無規(guī)律可言，變化幅度很大，體現(xiàn)出過程較強的動態(tài)性和時變性，依然能夠?qū)ζ溥M(jìn)行追蹤和監(jiān)測。

第 2 章 基于過程變量數(shù)據(jù)的時序建模方法驗設(shè)備。硬件裝置主要包括填料塔、空氣-水循環(huán)供給裝置、測為規(guī)整填料塔，為了便于在實驗中觀察液泛現(xiàn)象，塔-7 所示，各部件尺寸如表 2-3 所示。填料為金屬絲網(wǎng)要參數(shù)如表 2-4 所示。實驗采用的氣液兩相介質(zhì)是空要包括風(fēng)機和水泵。測量裝置主要包括流量計、壓差如表 2-5 所示。視頻傳感器選用電荷耦合元件(ChargCD 攝像頭具有靈敏度高、分辨率高以及良好的噪聲行過程中塔體內(nèi)部細(xì)微的變化，信號在傳輸時也不會

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

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