[发明专利]基于集成学习的丙烯聚合生产过程最优在线预报系统

说明书

本发明公开了一种基于集成学习的丙烯聚合生产过程最优在线预报系统,用于对丙烯聚合生产过程的熔融指数进行预报。所述的基于集成学习的丙烯聚合生产过程最优在线预报系统包括相空间重构、PCA主成分分析模块、支持向量机模块、模型更新模块、布谷鸟搜索算法优化模块，Gradient Boosting模块。本发明对聚丙烯生产过程重要质量指标熔融指数进行在线预报，克服传统的化工仪表测量时间滞后大，测量精度低的缺点，实现在线测量、结构和参数动态调整及优化推广能力强、自适应调节检测系统、抗噪音干扰能力强、精度高。

技术领域

本发明涉及一种最优在线预报系统及方法，尤其涉及一种基于集成学习的丙烯聚合生产过程最优在线预报系统及方法。

背景技术

聚丙烯是由丙烯聚合而制得的一种热塑性树脂，丙烯最重要的下游产品，世界丙烯的50％，我国丙烯的65％都是用来制聚丙烯，是五大通用塑料之一，与我们的日常生活密切相关。聚丙烯是世界上增长最快的通用热塑性树脂，总量仅仅次于聚乙烯和聚氯乙烯。为使我国聚丙烯产品具有市场竞争力，开发刚性、韧性、流动性平衡好的抗冲共聚产品、无规共聚产品、BOPP和CPP薄膜料、纤维、无纺布料，及开发聚丙烯在汽车和家电领域的应用，都是今后重要的研究课题。

熔融指数是聚丙烯产品确定产品牌号的重要质量指标之一，它决定了产品的不同用途，对熔融指数的测量是聚丙烯生产中产品质量控制的一个重要环节，对生产和科研，都有非常重要的作用和指导意义。

然而，熔融指数的在线分析测量目前很难做到，一方面是在线熔融指数分析仪的缺乏，另一方面是现有的在线分析仪由于经常会堵塞而测量不准甚至无法正常使用所导致的使用上的困难。因此，目前工业生产中MI的测量，主要是通过人工取样、离线化验分析获得，而且一般每2-4小时只能分析一次，时间滞后大，给丙烯聚合生产的质量控制带来了困难，成为生产中急需解决的一个瓶颈问题。聚丙烯熔融指数的在线预报系统及方法研究，从而成为学术界和工业界的一个前沿和热点。

发明内容

为了克服目前已有的丙烯聚合生产过程的测量精度不高、易受人为因素的影响的不足，本发明的目的在于提供一种在线测量、预报速度快、模型自动更新、抗干扰能力强、精度高的基于集成学习的丙烯聚合生产过程熔融指数最优在线预报系统及方法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于集成学习的丙烯聚合生产过程最优在线预报系统,用于对丙烯聚合生产过程的熔融指数进行预报，其特征在于：包括相空间重构、PCA主成分分析模块、支持向量机模块、模型更新模块、布谷鸟搜索算法优化模块，Gradient Boosting模块。其中

(1)相空间重构模块：输入为工业丙烯聚合过程的9个操作变量，分别为第一股丙烯进料流率、第二股丙烯进料流率、第三股丙烯进料流率、主催化剂流率、辅催化剂流率、搅拌釜内温度、釜内压强、釜内液位以及釜内氢气体积浓度。对于混沌时间序列，混沌不变量的计算，混沌模型的建立和预测都是在相空间中进行，该模块用于将从DCS数据库输入的模型输入变量进行预处理，对于时间序列{x(i)}，其中{x(i)}是熔融指数的测量值，通过不同的延迟时间τ来构建d维相空间矢量X(i)＝(x(i),…,x(i+(d-1)τ)),1≤i≤n-(d-1)τ，延迟时间通过交互信息法得到，嵌入维数通过虚假最临近点法得到；

(2)PCA主成分分析模块，用于将输入变量预白化处理及变量去相关，通过对输入变量施加一个线性变换实现，即主成分由C＝MU得到，其中M为输入变量，C为主成分得分矩阵，U为载荷矩阵。若对原始数据进行重构，可由M＝CU^T计算，其中上标T表示矩阵的转置。当选取的主成分数目小于输入变量的变量个数时，M＝CU^T+E，其中E为残差矩阵；