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Trend recognition of process data of a refinery using wavelets

机译:利用小波对炼油厂过程数据进行趋势识别

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摘要

The goal of the project "Forecasting of state parameters in refineries", which is supported by the Federal Ministry of Education and Research of Germany, is to reduce the emission of a refinery by use of intelligent methods and logic instruments for analysis of the refinery-wide gas-network using the real-time expert system G2. Excxeptional production events and changes in continual use of the systems often lead to an increased emission of fuel gas. A premature trend recognition with event localisation and representations to exploit alternatives of intervention is especially necessary if the attention of the production staff is turned towards malfunction in primary production processes. A trend recognition of process data using wavelets is described in this paper.
机译:由德国联邦教育和研究部支持的“精炼厂状态参数的预测”项目的目标是,通过使用智能方法和逻辑仪器对精炼厂进行分析,以减少精炼厂的排放,使用实时专家系统G2建立广泛的天然气网络。排他性的生产事件和系统连续使用的变化通常会导致燃料气体排放量增加。如果生产人员的注意力转向主要生产过程中的故障,则特别需要通过事件定位和表示进行过早的趋势识别,以利用干预的替代方法。本文描述了使用小波对过程数据进行趋势识别的方法。

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