【摘要】：工業(yè)冷卻水是石化、冶金等行業(yè)不可缺少的重要環(huán)節(jié)。因石化、冶金等行業(yè)工藝流程長,作業(yè)時(shí)間連續(xù),大量使用管道、壓力容器設(shè)備,產(chǎn)生高溫液體,冷卻水一般都是循環(huán)使用以保證生產(chǎn)的連續(xù)性。然而循環(huán)冷卻水在給企業(yè)帶來效益的同時(shí)也給企業(yè)造成了巨大的困擾。冷卻水在設(shè)備中不斷重復(fù)使用引起微生物的滋生,導(dǎo)致水體惡化進(jìn)而引發(fā)腐蝕、結(jié)垢問題的發(fā)生。腐蝕易造成設(shè)備管道泄漏污染環(huán)境而結(jié)垢則堵塞管道影響換熱效率,這兩種情況嚴(yán)重時(shí)會(huì)導(dǎo)致企業(yè)非計(jì)劃停車,造成企業(yè)重大經(jīng)濟(jì)損失。目前工業(yè)現(xiàn)場常用的腐蝕、結(jié)垢檢測方法主要分為以下幾種:一是利用污垢熱阻儀和腐蝕在線監(jiān)測儀對(duì)循環(huán)水的腐蝕、結(jié)垢情況進(jìn)行檢測,但是這些設(shè)備的探頭都比較昂貴受水質(zhì)影響較大,極易損耗,設(shè)備維修安裝成本較高;二是利用掛片法,一個(gè)月檢測化驗(yàn)一次,采樣周期長。三是憑借現(xiàn)場技術(shù)人員的經(jīng)驗(yàn)對(duì)腐蝕結(jié)垢趨勢(shì)進(jìn)行判斷,人為影響因素較大。本文基于軟測量技術(shù)理論同時(shí)結(jié)合國內(nèi)外對(duì)于循環(huán)水腐蝕結(jié)垢問題的研究設(shè)計(jì)開發(fā)了一套循環(huán)水腐蝕結(jié)垢在線預(yù)測系統(tǒng)。系統(tǒng)結(jié)合現(xiàn)場生產(chǎn)流程,設(shè)計(jì)功能全面,操作簡單,滿足現(xiàn)場工作人員的需要。系統(tǒng)的主要組成和特點(diǎn)是:(1)針對(duì)現(xiàn)場復(fù)雜數(shù)據(jù)提供數(shù)據(jù)整合處理方法。如誤差數(shù)據(jù)采用3σ法則,缺失數(shù)據(jù)補(bǔ)全、時(shí)序匹配、數(shù)值轉(zhuǎn)換等保證數(shù)據(jù)樣本的完整精確。(2)輔助變量靈活篩選。針對(duì)系統(tǒng)所需輔助變量給于智能篩選和人工篩選相結(jié)合的方式。智能篩選基于加權(quán)灰關(guān)聯(lián)分析、主元分析等方法,通過算法自動(dòng)完成變量篩選。人工篩選則是供現(xiàn)場操作人員根據(jù)現(xiàn)場需要進(jìn)行靈活選取變量。(3)本文研究出基于離線測量數(shù)據(jù)和工況判別的模型性能監(jiān)測與校正方法。預(yù)設(shè)工況中心隨時(shí)監(jiān)測工業(yè)過程變化,當(dāng)模型性能評(píng)價(jià)指標(biāo)超過其置信限時(shí)觸發(fā)系統(tǒng)模型的校正功能;基于工況中心工況變化類型懫取相應(yīng)的校正措施:若工業(yè)過程特性發(fā)生漸變,則采取模型預(yù)估值校正方法對(duì)模型的預(yù)測值進(jìn)行校正;若工業(yè)過程特性發(fā)生突變,則采取模型更新重構(gòu)校正方法對(duì)模型進(jìn)行更新。(4)實(shí)現(xiàn)C#與MATLAB的交互。系統(tǒng)結(jié)合C#具有豐富的前端界面效果和快速的程序執(zhí)行能力以及MATLAB強(qiáng)大的計(jì)算能力,由此設(shè)計(jì)的預(yù)測系統(tǒng)提供了良好的操作以及精確的預(yù)測結(jié)果。
【學(xué)位授予單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP311.52
【圖文】：

滿足結(jié)束條件BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到的誤差作為適合度值種群操作交叉、變異操作計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)滿足結(jié)束條件初始化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值長度獲取最優(yōu)權(quán)值閾值計(jì)算誤差權(quán)值更新NYN圖 2.6 遺傳算法優(yōu)化 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

圖 2.10 結(jié)垢速率預(yù)測結(jié)果圖2.4 本章小結(jié)循環(huán)冷卻水腐蝕結(jié)垢預(yù)測研究是一個(gè)難點(diǎn)問題，其機(jī)理影響因素復(fù)雜，難以通過傳統(tǒng)的手段對(duì)其進(jìn)行研究。本章通過對(duì)循環(huán)冷卻水系統(tǒng)基本知識(shí)進(jìn)行歸納，總結(jié)出循環(huán)冷卻水系統(tǒng)的類型以及循環(huán)水冷卻流程中的常見故障�；谔旖蚴畡�(wù)車間循環(huán)水系統(tǒng)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、工藝流程和參數(shù)指標(biāo)，通過對(duì)各項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)算法篩選確定主導(dǎo)變量和輔助變量，然后采用 GA-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 腐蝕預(yù)測模型和 PSO-LSSVM 結(jié)垢預(yù)測模型對(duì)循環(huán)水的腐蝕、結(jié)垢速率進(jìn)行預(yù)測，取得了較好的預(yù)測效果。

（a）穩(wěn)態(tài)工況腐蝕離線測量值和模型預(yù)估值比較

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2792602