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[发明专利]一种乙烯生产过程小样本的软测量方法-CN201910868999.4有效
发明人： 贺彦林;邹童;朱群雄;徐圆 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2019-09-16 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G16C20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种乙烯生产过程小样本的软测量方法，采用加入高斯白噪声的AANN进行数据校正，生成虚拟样本，扩充样本数据，解决样本数量不足，数据分布不平衡问题；采用ELM进行数据建模，建立智能软测量仪表与乙烯产品单耗模型。本发明发明具有响应时间快、建模精度高、推理能力强、管理方便的特点，为保证乙烯生产的安全进行、提高产品质量、节约生产成本提供了帮助。
一种乙烯生产过程样本测量方法

[发明专利]一种硫磺回收过程硫化氢浓度检测方法-CN202211426381.0在审
发明人： 贺彦林;李星原;朱群雄;徐圆;张洋 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G01N33/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种硫磺回收过程硫化氢浓度检测方法，分别构建基于多通道多头注意力机制和质量相关注意力机制的分布式GRU神经网络的硫化氢排放模块，提取和筛选工艺过程中的辅助变量和质量变量间的空间特征，提取的特征用于门控循环单元克服SRU回收过程，构建HAT‑DGRU技术的排放气体中硫化氢浓度模型，提出方便、可靠、高效的SRU过程排放浓度监控操作方法，可大幅提高生产效率和降低生产成本。
一种硫磺回收过程硫化氢浓度检测方法

[发明专利]一种面向视频实时智能感知的高并发调度与分析系统-CN202211071915.2在审
发明人：张洋;杨兴;朱群雄;徐圆;贺彦林 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2022-09-02 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向视频实时智能感知的高并发调度与分析系统，包括：数据采集和分发模块，负责采集监控视频和分发视频资源。视频调度模块，负责处理接受到的高并发视频流。视频处理队列模块，负责缓存已获得的大量视频流资源。智能分析模块，其中的视频质检对视频进行预处理，调用计算机视觉算法分析处理视频和图像。数据存储模块，存储分析前后的视频和图像，并负责管理数据。数据可视化模块，展示算法处理后的视频和图像，并对统计数据与结构化分析数据进行展示。本发明为视频监控、高并发调度、视频智能分析等领域提供了技术支持。
一种面向视频实时智能感知并发调度分析系统

[发明专利]基于马氏距离的动态局部敏感判别分析故障诊断方法-CN202210531750.6在审
发明人：朱群雄;宋棋;徐圆;贺彦林 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2022-05-15 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于马氏距离的动态局部敏感判别分析故障诊断方法，用以在复杂化工领域建立精确的过程故障诊断模型。本发明首先使用动态数据扩充技术对原始数据进行扩充，然后采用结合马氏距离的局部敏感判别分析方法对故障数据进行特征提取，从而准确地刻画系统的行为。本发明使用特征提取后的数据训练弱分类器，同时使用AdaBoost算法将弱分类器集成为强分类器，以提高故障诊断模型的精度。本发明通过所提方法对田纳西‑伊斯曼过程故障案例建立故障诊断模型，显著提高模型的精度，具有一定的优越性和应用前景。
基于距离动态局部敏感判别分析故障诊断方法

[发明专利]一种基于偏置加权AdaBoost的故障诊断方法-CN202110889770.6在审
发明人：徐圆;姜雪;贺彦林;张洋;朱群雄;程晓倩;王梓旭 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2021-08-04 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于偏置加权AdaBoost的故障诊断方法。首先，考虑到正常工况样本和故障工况样本之间的边界样本在寻找决策函数中起着重要作用，基于欠采样技术构造偏置数据集；然后，基于偏置数据集构建代价敏感的弱分类器，在其损失函数中为少数类分配更高的代价，即赋予少数类对应的项更高的权重，从而充分刻画弱分类器对不平衡样本的分类能力；最后，基于损失函数计算弱分类器的权重，将上述弱分类器自适应集成为强分类器以实现对故障的诊断。
一种基于偏置加权 adaboost 故障诊断方法

[发明专利]基于多激活函数的ELM集成模型在化工建模中的应用-CN201810790211.8有效
发明人：朱群雄;张晓晗;贺彦林;徐圆;汪平江 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2018-07-18 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多激活函数的ELM集成模型在化工建模中的应用，首先获得生产数据，进行数据预处理，随机生成五组输入权值，选择五个不同的激活函数，获得隐含层与输出层之间的权重，对PTA过程醋酸消耗进行建模，根据ELM集成模型获得醋酸消耗的测量值。本发明提供的技术方案能够清除故障数据，消除量纲对构建模型造成的影响，从而能够实现更高的精度，具有更好的鲁棒性。因此，本发明提供的技术方案具有稳定的网络结构，优越的泛化性能和较好的稳定性，应用范围广泛，从而指导PTA过程的生产状况，减少醋酸消耗，提高生产效益。
基于激活函数 elm 集成模型化工建模中的应用

[发明专利]基于PLS模型与PCA贡献度融合的在线报警分析方法-CN201910064101.8有效
发明人：朱群雄;林崇阳;骆意;徐圆;贺彦林 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2019-01-23 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PLS模型与PCA贡献度融合的在线报警分析方法，包括：获取工业数据，根据工业流程对整体系统进行分块处理，根据多关联模块偏最小二乘法分别对子模块进行建模分析，根据主元分析法获得每个子模块对整体系统的实时贡献度，根据子模块对整体系统的实时贡献比例获得每个过程之中变量对于整体系统的贡献度，根据关键变量提取方式对变量进行筛选，以获得具有预设贡献度的变量，根据在线根源分析策略获得过程变量实时重要程度，根据过程变量实时重要程度对工业报警进行管理。本发明提供的技术方案实现了化工过程监控和报警管理过程中降低多变量间噪声干扰、提供更加准确过程信息、提升报警数据在线分析能力的目标。
基于 pls 模型 pca 贡献融合在线报警分析方法

[发明专利]一种基于ANN建模平衡复杂石化过程产能的多目标优化方法-CN201910890104.7有效
发明人：王俊;朱群雄;贺彦林;王钰;叶玮 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2019-09-20 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ANN建模平衡复杂石化过程产能的多目标优化方法，在ANNs模型的基础上建立MINLP模型，包含逻辑变量压缩机位置和换热器位置，通过GA算法确定最优位置，之后通过NSGA‑II算法在最佳位置下进行多目标集成优化，得出帕累托前沿和关键决策变量前沿。本发明可以很大程度上降低石化工业的操作复杂度并且对工厂节能减排有重要的指导意义。
一种基于 ann 建模平衡复杂石化过程产能多目标优化方法

[发明专利]一种复杂化工生产过程的分布式监控与故障诊断方法-CN201910901110.8有效
发明人： 贺彦林;马永超;朱群雄;徐圆 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2019-09-23 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种复杂化工生产过程的分布式监控与故障诊断方法，首先通过在基于流程图划分的子块中应用DICA方法实施分布式监控，然后通过将各子块监控结果二值化并应改进的加权朴素贝叶斯方法CAWNB划分故障类型。本发明改善了由于系统中的变量数量过多、相互耦合、具有自相关性且流程工业数据不满足高斯假设造成的监控性能不佳的状况；通过将各子块监控结果二值化并应用改进的加权朴素贝叶斯方法CAWNB划分故障类型，诊断精度高，除是否发生异常外还可以识别故障类型，提高了分布式故障监控的性能，为操作人员提供可靠的参考。
一种复杂化工生产过程分布式监控故障诊断方法

[发明专利]一种乙烯裂解炉优化建模模型-CN201711299115.5有效
发明人：朱群雄;牟鹏;耿志强;韩永明;徐圆;曹健;崔芸菲;王尊;贺彦林 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2017-12-08 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： G16C20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种乙烯裂解炉优化建模模型，包括：根据改进的网页级别算法获得Kumar模型之中物质的重要性，以实现对重要物质的筛选和富集，获得乙烯裂解反应之中富集反应的下限；根据平均相对误差算法获得所述富集反应的最佳范围；根据序贯二次规划算法和所述平均相对误差算法获得误差最小的结构参数Sp值，此时所述结构参数Sp值为最优参数，所述平均相对误差算法为最优对象函数。本发明提供的技术方案具有广泛的原料适应性以及高精度性。另外，本发明通过实验证明了上述技术方案的有效性，利用上述技术方案指导乙烯生产，有利于降低乙烯装置的能耗水平以及提高乙烯裂解工艺的经济效益。
一种乙烯裂解炉优化建模模型

[发明专利]考虑平均结焦量与原料负荷的乙烯裂解炉炉群调度方法-CN202011340916.3在审
发明人：朱群雄;叶玮;贺彦林;徐圆;张洋 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G16C20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑平均结焦量与原料负荷的乙烯裂解炉炉群调度方法，包括：获取不同裂解原料投放进不同炉型裂解炉中的平均结焦量与乙烯产品量，获得调度模型的目标函数，建立约束条件，构造MINLP模型，使用DICOPT求解器对MINLP模型进行优化求解。本发明综合考虑乙烯生产中产率随时间衰减的特性，兼顾裂解原料负荷的变化，为每个裂解炉规划调度时间范围内的批次、批处理时间、清焦顺序以及批次原料进料量的最佳安排。此外，本发明可以在清焦阶段减少污染物的排放，在牺牲少量利润的代价下，获取更加可观的环境效益，为乙烯工厂的节能减排、优化排产提供了理论依据。
考虑平均结焦原料负荷乙烯裂解炉调度方法

[发明专利]基于集成学习方法的改进FDA流程工业故障诊断方法-CN202011374338.5在审
发明人： 贺彦林;赵阳;朱群雄;徐圆;张洋 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于集成学习方法的改进FDA流程工业故障诊断方法，对数据进行动态化处理后，数据间充分保留了工业流程的时序关联性以及更多有用信息，便于L2范数归一化的FDA方法进行特征提取。本发明提供的技术方案在集成学习方法的作用下，综合故障诊断模型建立时间缩短，提高了故障诊断效率。通过实验仿真结果来看，与未进行动态化处理以及基于贝叶斯方法的故障诊断模型相比，本发明提供的技术方案具有显著优势。
基于集成学习方法改进 fda 流程工业故障诊断方法

[发明专利]一种基于插值算法的虚拟样本生成方法-CN202011346109.2在审
发明人：朱群雄;张晓晗;贺彦林;徐圆;张洋 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于插值算法的虚拟样本生成方法，在样本不平衡和不完全的情况下扩充样本量，提高精对苯二甲酸生产装置软测量建模的精度。本发明利用多维尺度分析算法获得高维原始样本在低维空间的投影，根据插值算法在样本稀疏区域生成虚拟样本，最后通过构建极限学习机神经网络获得原始样本空间虚拟样本的值，从而形成虚拟样本生成方法。本发明通过扩充样本集训练神经网络，可以提高软测量模型的精度和稳定性。本发明提供的基于插值算法的虚拟样本生成方法易于使用而且效果明显，具有优越的泛化性能和较好的稳定性，可以广泛应用于解决化工生产过程中的小样本建模。
一种基于算法虚拟样本生成方法

[发明专利]基于自助法重采样邻域保持嵌入的石化过程故障诊断方法-CN202011352781.2在审
发明人：朱群雄;张宁;贺彦林;徐圆;张洋 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自助法重采样邻域保持嵌入的石化过程故障诊断方法，通过数据挖掘技术开展数据预处理，从生产与分析数据中寻找规律，采用基于自助法重采样邻域保持嵌入方法实现对不同故障类型数据的处理和充分利用，然后利用赤池信息准则捕获最佳降维阶数，最后利用集成分类器对数据进行故障分类，形成一套完整的石化反应过程高效的故障诊断方法。本发明提供的基于自助法重采样邻域保持嵌入的石化过程故障诊断方法具有建模简单、诊断精度高、效率高、管理方便的特点，为保证化工生产的安全进行、提高产品质量、节约成本提供了帮助。
基于自助采样邻域保持嵌入石化过程故障诊断方法

[发明专利]一种用于高密度聚乙烯串级聚合反应的软测量方法-CN201910458861.7有效
发明人： 贺彦林;田业;朱群雄;徐圆 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2019-05-29 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于高密度聚乙烯串级聚合反应的软测量方法，使用数据校正技术和数据挖掘技术进行数据预处理，从生产数据与分析数据之中寻找规律，使用函数连接神经网络建立智能软测量模型和高密度聚乙烯产品单耗模型，使用正则化方法优化函数连接神经网络结构，提高函数连接神经网络的建模精度，最终形成高密度聚乙烯反应过程智能软测量方法。本发明提供的技术方案具有响应时间快、建模精度高的特点，为保证高密度聚乙烯生产的安全进行、提高聚合物产品质量、节约生产成本提供了帮助。本发明提供的基于正则化的函数连接神经网络，通过设置正则化参数优化权值，从而减少网络误差，提高建模精度和计算速度。
一种用于高密度聚乙烯聚合反应测量方法

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