基于Lasso-PCA的原油脱盐脱水过程故障检测

论文摘要

原油中含有大量无机盐如NaCl,CaCl2,MgCl2等,在石油精炼过程中,这些氯化物的存在将导致设备腐蚀,管道堵塞和污染以及催化剂寿命降低等一系列问题。原油脱盐脱水是炼油过程的关键环节,运用有效监控技术保证其安全、稳定和高效运行十分重要。研究对原油二级脱盐脱水过程的运行状态进行监测,提出了一种基于过程模式-势函数判别法的故障检测技术。首先针对原油脱盐脱水过程数据存在变量冗余和多重共线性问题,提出Lasso-PCA算法构造其过程模式,该算法对观测空间的原始数据进行Lasso变量选择,剔除过程无关变量,并在此基础上利用PCA进行综合特征提取,消除变量间共线性同时获取过程模式。由于过程模式蕴含了更多有效数据信息,从而更能表征系统的运行状态;然后考虑到基于PCA-统计量指标故障检测技术无法实现非线性检测问题,引入势函数判别法用以判别原油脱盐脱水过程的正常和故障状态。研究结果表明基于过程模式-势函数判别法的故障检测技术应用在原油脱盐脱水过程中具有更高的检测准确率。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 郑年年,高爽,栾小丽,刘飞

关键词: 原油脱盐脱水过程,故障检测,过程模式,势函数

来源: 高校化学工程学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 燃料化工,石油天然气工业

单位: 江南大学自动化研究所轻工过程先进控制教育部重点实验室

基金: 国家自然科学基金(61473137,61722306)

分类号: TE624.1

页码: 1473-1481

总页数: 9

文件大小: 883K

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