基于IDA-ELM的复杂化工过程能效分析方法研究及应用

摘要

复杂化工过程数据具有高维且伴有噪声的特点,本文提出了一种基于指标分解法(index decomposition analysis,IDA)的极限学习机(extreme learning machine,ELM)能效分析方法(IDA-ELM).该方法首先基于IDA对化工过程中的高维数据进行处理,分解成活动、结构以及强度三个能效指标,然后将该三个指标和化工过程的产量分别作为ELM的输入和输出建立能效分析模型.最后,将本文提出的方法应用于乙烯生产系统和精对苯二甲酸(PTA)溶剂系统进行能效建模与分析.结果表明,与ELM相比,IDA-ELM在处理化工数据方面具有收敛速度快,建模精度高,网络稳定性强的特点;同时能够分析复杂化工过程的能效状况,指导生产操作,从而为复杂化工过程能效分析提供了新的思路.