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方案綜述

架構圖

實時在線優(yōu)化系統(tǒng)(RTO)通過多源數據集成,、數據平臺,、算法支撐平臺和展示平臺,建立融合裝置機理模型和優(yōu)化算法,采用數據模型+機理模型雙驅動的方式實現流程行業(yè)核心生產單元在線優(yōu)化,、裝置開工指導和開工方案對比分析,以提質增效為目標,快速消除工藝擾動,降低能耗,、降低碳排放、提高產品產量和收率,提升企業(yè)盈利能力和核心競爭力,?；跀底謱\生平臺實時在線優(yōu)化系統(tǒng)(RTO)是實時控制優(yōu)化的重要組成部分。

系統(tǒng)功能

1數據采集
2數據中心建設
3優(yōu)化模型開發(fā)
4算法平臺建設
5綜合展示

1,、數據采集,。: 構建企業(yè)云邊端協同數據服務平臺，通過物聯網關和協議轉換采集DCS系統(tǒng),、SCADA系統(tǒng)和PLC系統(tǒng)等生產數據和工藝數據,，同時集成基礎原料和產品的質化驗數據，設備靜態(tài)數據以及其與生產裝置有關的其它數據,，為應用層提供數據服務和支撐作用,。

2、數據中心建設,。: 實時在線優(yōu)化系統(tǒng)(RTO)需要集成多種數據源,，包括設備靜態(tài)數據和動態(tài)數據、工藝流程數據以及質化驗數據等，因此數據平臺建設是項目成功與否的關鍵,，根據項目特點構建企業(yè)的實時數據庫系統(tǒng)和異構數據庫系統(tǒng),，并實現與企業(yè)其它系統(tǒng)的數據集成。

3,、優(yōu)化模型開發(fā),。: 采用基于深度高斯數學模型和多目標帶約束的貝葉斯優(yōu)化方法，用于復雜工業(yè)過程的在線操作優(yōu)化問題,。 ? 針對復雜工業(yè)過程非平穩(wěn)性問題，采用深度高斯過程進行建模,。 ? 針對貝葉斯優(yōu)化如何結合多目標和約束的問題,，以多目標問題的期望超體積改進（EHVI）指標作為研究出發(fā)點。 ? 將多目標問題與深度高斯過程模型相結合,，將單輸出深度高斯過程轉化為構建多輸出深度高斯過程,。 ? 使用可行性指示函數對超體積改進（HVI）進行加權，將多目標和約束融合到深度高斯代理模型的更新中,。

4,、算法平臺建設。: 在線優(yōu)化系統(tǒng)算法平臺編輯器主要用來編寫模塊運行預處理時所用的C,、C++,、Python語言算法源代碼、設置對應的圖標,、需要通訊變量的端口位置,，平臺集算法庫和算法編輯、編譯,、動態(tài)庫生成,、調試等操作于一體的集成算法開發(fā)環(huán)境。同時系統(tǒng)提供內置函數庫功能,、提高常用功能代碼的利用效率,。

5、綜合展示,。

建立流程行業(yè)生產裝置全流程在線優(yōu)化綜合展示系統(tǒng),，實時監(jiān)控全流程上下游裝置投入/產出/收率、能耗,、物耗等生產實時數據,；關鍵KPI指標計算、儀表盤和領導駕駛艙等多種展示方式,；在線曲線及圖表實時數據,、歷史數據追溯分析；豐富的信息分析和展示方式,。 * 展示吸收率和能耗相關優(yōu)化數據及設備模型信息,。系統(tǒng)提供手動優(yōu)化模型模塊,，操作人員可打開可調變量界面輸入相應數據進行模擬計算并返回結果展示，系統(tǒng)功能設計方便靈活,。 * 對工藝設備進行建模,，用戶可在系統(tǒng)界面上查看重點設備模型數據和模擬運行實時數據，如：吸收塔泛點,，吸收塔氣相溫度和液相溫度變化曲線,。

用戶效益

* 提升經濟效益：先進過程控制與工藝實時優(yōu)化相結合，基于機理模型對關鍵過程變量進行嚴格控制,，在不修改工藝流程,、不增加或減少生產設備的前提下，始終處于較好運行狀態(tài),，僅通過調整操作參數,，使生產過程帶來更具經濟效益的運行點。

* 提高生產效率：通過RTO系統(tǒng)分析,、評估和優(yōu)化工藝參數,，對比進料溫度，溶劑循環(huán)量,，吸收塔操作壓力,，再生塔底溫度，硫磺反應器溫度等參數變化對脫硫率,，硫磺回收率,，裝置能耗等工藝指標的影響，確定較優(yōu)的工藝操作條件,，大大降低能耗,，減少碳排放。

* 節(jié)能降耗：通過人工智能和大數據分析等先進算法,，大量收集分析歷史數據,，精準搭建數據驅動模型，構建工藝參數的變化趨勢,，實時制定更新控制策略,，賦能生產計劃優(yōu)化、系統(tǒng)化控制,。

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