文献类型：会议论文

中文题名：石油馏分基础数据模型建模方法研究

作者：梅华[1,2];黄彪[2];钱锋[1]

机构：[1]华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室;[2]Department of Chemical & Materials Engineering,University of Alberta

会议论文集：第28届中国过程控制会议（CPCC 2017）暨纪念中国过程控制会议30周年摘要集

会议日期：20170730

会议地点：中国重庆

主办单位：中国自动化学会过程控制专业委员会

语种：中文

中文关键词：石油馏分;状态空间表征;基础馏分数据模型;非负矩阵分解;迭代更新策略

摘要：石油馏分属性数据是石油化工生产过程中的重要基础数据,但是海量的现场数据包含了大量的冗余信息和测量误差,给化工过程实际生产带来很大的困扰。本文基于石油馏分状态空间表征法提出一种石油馏分基础数据模型建模方法。该方法通过非负矩阵分解算法得到一组初始基础馏分数据模型并在此基础上采用迭代更新策略,在保证模型预测精度的前提下尽可能的减少模型库的规模。仿真结果验证了本方法的有效性和实用性,在石油化工生产过程中具有广阔的应用前景。