复杂石化过程数据和领域知识融合的能效评价与系统优化理论及关键技术
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:61533003
- 项目类别:重点项目
- 资助金额:290.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:F0302.控制系统与应用
- 结题年份:2020
- 批准年份:2015
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2016-01-01 至2020-12-31
- 项目参与者:耿志强; 王振雷; 屈一新; 林晓勇; 王艳清; 胡贵华; 陈海胜; 朱远明; 韩永明;
- 关键词:
项目摘要
The complex petrochemical industry is one of high energy consumption industries in China, which has characteristics of large production scales, long process and complex productions. The factors that affect the energy consumption, conversion and utilization are extremely complex. How to improve the energy efficiency, reduce the energy consumption cost and improve the production efficiency are the problems urgent to be solved. So the research of energy efficiency evaluation and system optimization has important scientific significance and application prospect. This project analyzes the complex logical relations of the material stream, the energy stream, the information stream and the value stream in the complex petrochemical process from the perspective of the global and the system. And this project studies formal knowledge expression and the extraction method of the energy efficiency process system. The Multi-level functionalization, Quantitative and logical intelligent modeling method based on the integration of data and domain knowledge is proposed to build the superstructure model of energy efficiency process complex network. Meanwhile, studying the energy efficiency analysis and evaluation methods, which establish the multi-level, multi-dimensional and multi-index evaluation system of energy efficiency to identify the system energy efficiency under different indicators bottlenecks and diagnose the operation efficiency and energy saving potential. In addition, in order to study the coordination optimization between the local, the local and the overall of the superstructure model, a multi-level, large-scale and multi-objective optimization method of energy efficiency is proposed. Furthermore, the whole process optimized resource configuration, installation and unit operation scheme of coordinated operation are obtained. The proposed theory and methods are verified by application in a complex ethylene production process, which provide theoretical basis and method guidance for the energy saving and reducing consumption and optimizing the operation of the petrochemical industry.
石化工业是我国的高能耗行业之一,其生产规模大、流程长,能源消耗、转化和利用过程的工艺、影响因素及相互关系极为复杂,如何提高能源效率、节能降耗、提高生产效率是迫切需要解决的问题,研究过程能效评价与系统优化具有重要的科学意义和应用前景。本项目从全局系统分析过程物流、能流、信息流和价值流的复杂逻辑关系,研究过程系统的知识表示与提取方法;提出一种基于数据和领域知识融合的多层次功能化、定量化、逻辑化的过程系统超结构智能建模方法;研究过程系统能效评价方法,建立多层次、多维度、多指标能效评价体系,识别系统能效瓶颈、运营效率与节能潜力;研究超结构模型局部、整体之间的协同优化,提出一种多目标大规模多层次协同的能效优化方法,以及资源优化配置、装置与单元协同运行的操作方案。以乙烯生产流程为应用对象,验证所提理论和方法的有效性与普适性,为石化工业节能降耗与优化运行提供理论依据和方法指导。
结项摘要
为有效实现石化过程节能降耗、提高能源效率和生产效率,本课题从分析石化过程物流、能流、信息流和价值流之间各种交互行为与复杂逻辑关系出发,研究复杂石化过程数据和领域知识融合的能效评价与系统优化理论及关键技术。基于石化过程运行大数据与机理的有效融合,提出了面向石化过程多元信息处理、知识表述与提取方法;深入理解石化过程单元-装置-系统的复杂结构,提出了面向复杂石化过程用能系统的多层次功能化、定量化、逻辑化的超结构建模方法,建立了具有过程行为表达能力强,又具有高效计算能力的能效分析模型。基于复杂石化过程产、供、用能系统及目标,考虑资源、经济和环境排放等方面构建了能效、碳排、能源强度、活动强度、结构指标等的多层次、多维度、多指标能效评价体系;基于DEA交叉模型,使用能源环境性能指数表示不同决策单元的总体性能,提出了一种改进的环境DEA交叉模型的能源效率评价方法,构建了过程单元-装置-系统不同层次的能效综合评价模型,识别不合理的能流分配与节能潜力。综合考虑超结构模型中各指标间关系,建立了面向资源优化配置的多目标优化模型,提出了多种多目标协同综合优化方法和一种基于可扩展P-Graph推理的原料调度优化方法,形成了乙烯生产过程的优化操作与资源配置最佳方案。最后,研发了石化过程能效评价与优化系统,并在三家石化企业多套装置应用,取得了显著的经济效益和社会效益,验证了所提方法的有效性,为石化工业节能降耗与优化运行提供了理论依据和方法指导。整个项目按年度计划顺利开展工作,考核指标全部完成,达到预期目标。组织了4次国际、国内学术会议并做了8次大会邀请报告,发表学术论文90篇,其中SCI收录论文52篇、CAA A类期刊论文26篇、EI收录论文29篇,授权发明专利6项、申请发明专利15项,登记软件著作权2项,3家石化企业应用成效显著,培养出站博士后3人、毕业博士生6人和硕士生18人。
项目成果
期刊论文数量(69)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(16)
专利数量(19)
A Monte Carlo and PSO based virtual sample generation method for enhancing the energy prediction and energy optimization on small data problem: An empirical study of petrochemical industries
基于蒙特卡罗和粒子群优化的虚拟样本生成方法,用于增强小数据问题的能源预测和能源优化:石化行业的实证研究
- DOI:10.1016/j.apenergy.2017.04.007
- 发表时间:2017-07-01
- 期刊:APPLIED ENERGY
- 影响因子:11.2
- 作者:Gong, Hong-Fei;Chen, Zhong-Sheng;He, Yan-Lin
- 通讯作者:He, Yan-Lin
A novel prediction intervals method integrating an error & self-feedback extreme learning machine with particle swarm optimization for energy consumption robust prediction
一种集成误差的新型预测区间方法
- DOI:10.1016/j.energy.2018.08.180
- 发表时间:2018
- 期刊:Energy
- 影响因子:9
- 作者:Yuan Xu;Mingqing Zhang;Liangliang Ye;Qunxiong Zhu;Zhiqiang Geng;Yan-Lin He;Yongming Han
- 通讯作者:Yongming Han
Multiobjective optimization of ethylene cracking furnace system using self-adaptive multiobjective teaching-learning-based optimization
基于自适应多目标教学优化的乙烯裂解炉系统多目标优化
- DOI:10.1016/j.energy.2018.01.159
- 发表时间:2018
- 期刊:Energy
- 影响因子:9
- 作者:Yu Kunjie;While Lyndon;Reynolds Mark;Wang Xin;Liang J J;Zhao Liang;Wang Zhenlei
- 通讯作者:Wang Zhenlei
基于正则化的函数连接神经网络研究及其复杂化工过程建模应用
- DOI:10.11949/0438-1157.20191474
- 发表时间:2020
- 期刊:化工学报
- 影响因子:--
- 作者:贺彦林;田业;顾祥柏;徐圆;朱群雄
- 通讯作者:朱群雄
基于交叉迭代BLSTM网络的乙烯裂解炉建模
- DOI:--
- 发表时间:2019
- 期刊:化工学报
- 影响因子:--
- 作者:顾恒昌;牟鹏;李建伟
- 通讯作者:李建伟
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:{{ item.doi || "--"}}
- 发表时间:{{ item.publish_year || "--" }}
- 期刊:{{ item.journal_name }}
- 影响因子:{{ item.factor || "--"}}
- 作者:{{ item.authors }}
- 通讯作者:{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:{{ item.authors }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:{{ item.authors }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:{{ item.authors }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:{{ item.authors }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
其他文献
一种逆向样本分布的Boosting类新算法
- DOI:--
- 发表时间:2011
- 期刊:化工学报
- 影响因子:--
- 作者:高敬阳;陈程立诏;朱群雄
- 通讯作者:朱群雄
基于争议度的Boosting集成网络样本权值调整算法
- DOI:--
- 发表时间:2012
- 期刊:中南大学学报(自然科学版)
- 影响因子:--
- 作者:高敬阳;陈程立诏;朱群雄
- 通讯作者:朱群雄
基于组件的石化过程智能建模与优化系统的设计与开发
- DOI:--
- 发表时间:--
- 期刊:计算机与应用化学
- 影响因子:--
- 作者:徐圆;朱群雄;吴丽芳
- 通讯作者:吴丽芳
基于多元时滞序列驱动的复杂过程故障预测方法应用研究
- DOI:--
- 发表时间:2013
- 期刊:化工学报
- 影响因子:--
- 作者:徐圆;刘莹;朱群雄
- 通讯作者:朱群雄
过程工业报警系统可视化监控技术及应用
- DOI:--
- 发表时间:2015
- 期刊:化工学报
- 影响因子:--
- 作者:高慧慧;徐圆;朱群雄
- 通讯作者:朱群雄
其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:{{ item.doi || "--" }}
- 发表时间:{{ item.publish_year || "--"}}
- 期刊:{{ item.journal_name }}
- 影响因子:{{ item.factor || "--" }}
- 作者:{{ item.authors }}
- 通讯作者:{{ item.author }}

内容获取失败,请点击重试

查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:
AI项目摘要
AI项目思路
AI技术路线图

请为本次AI项目解读的内容对您的实用性打分
非常不实用
非常实用
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
您认为此功能如何分析更能满足您的需求,请填写您的反馈:
朱群雄的其他基金
复杂过程系统虚拟样本生成方法研究
- 批准号:
- 批准年份:2019
- 资助金额:58 万元
- 项目类别:面上项目
复杂过程报警系统建模与优化
- 批准号:61473026
- 批准年份:2014
- 资助金额:84.0 万元
- 项目类别:面上项目
复杂过程系统的递阶神经网络结构研究
- 批准号:61074153
- 批准年份:2010
- 资助金额:34.0 万元
- 项目类别:面上项目
面向过程工业节能降耗优化操作的可拓工程方法
- 批准号:60774079
- 批准年份:2007
- 资助金额:28.0 万元
- 项目类别:面上项目
过程工业中的知识发现/数据挖掘的研究
- 批准号:29976003
- 批准年份:1999
- 资助金额:12.0 万元
- 项目类别:面上项目
化工过程BENCHMARK问题的神经网络控制研究
- 批准号:29676002
- 批准年份:1996
- 资助金额:9.0 万元
- 项目类别:面上项目
相似国自然基金
{{ item.name }}
- 批准号:{{ item.ratify_no }}
- 批准年份:{{ item.approval_year }}
- 资助金额:{{ item.support_num }}
- 项目类别:{{ item.project_type }}
相似海外基金
{{
item.name }}
{{ item.translate_name }}
- 批准号:{{ item.ratify_no }}
- 财政年份:{{ item.approval_year }}
- 资助金额:{{ item.support_num }}
- 项目类别:{{ item.project_type }}