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基于实时数据库的工业换热器的结垢状态的预测研究

发布时间:2017-10-30 18:33

  本文关键词:基于实时数据库的工业换热器的结垢状态的预测研究


  更多相关文章: 工业换热器 支持向量机 实时数据库 结垢预测


【摘要】:换热器(heat exchanger),是一种通过交换几种物料的温度来达到节能目的一种交换器。工业上用这种方法来加热一些流体,使之温度满足工艺流程的需求,节能的同时提高经济效益。在目前的工业环境中,换热器的使用十分广泛,涉及的产业链包括水处理,化工,供暖,石油石化等数十种工业。在目前的化工生产中,换热器是化工工艺中不可或缺的设备之一,根据设备吨位来评估,换热器占20%,有些甚至达到了30%,其在生产中的地位是至关重要的。在连续的生产当中,一旦换热器出现问题,不仅仅会影响整个工艺流程的运转,甚至会引起生产系统瘫痪当机,造成不可估量的经济财产损失。换热器在经过长期的使用后,会在其传热管壁间积存污垢,这些结垢会导致换热器的换热效率急剧下降,由于结垢的化学成分,甚至会侵蚀换热器设备,降低设备的维修周期,还会造成安全事故。本文通过采用实时数据库平台采集换热器周围相关生产环境的数据,根据换热器现场的实际工作情况,对这些数据通过进行分析处理,得出可以反应出换热器换热效率变化的数据,运用支持向量机算法对这些数据进行训练,得出可以对换热器结垢状态进行分类的分类器模型。除此以外,还通过线性拟合相关数据,得出两个可以预测判断换热器结垢状态的两个拟合公式。针对现场换热器传感器缺失的问题,提出了通过支持向量机建模的方法,对换热器周围环境的数据进行建模,运用此模型对换热器结垢状态进行预测。同时,针对一组实际数据,对换热器结垢状态通过上述三种方法进行预测,得出结果再与实际结垢状态进行对比分析,比较三种方法预测的准确度,最终对比得出支持向量机模型的预测准确度最高,验证了算法的实用性和准确性,可以指导生产,提高企业的经济效益。
【关键词】:工业换热器 支持向量机 实时数据库 结垢预测
【学位授予单位】:北京化工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TK172
【目录】:
  • 摘要4-6
  • ABSTRACT6-13
  • 第一章 绪论13-19
  • 1.1 课题的研究目的和意义13-14
  • 1.2 国内外研究现状14-18
  • 1.3 本文的主要研究内容18-19
  • 第二章 实时数据库以及支持向量机算法概述19-33
  • 2.1 实时数据库19-21
  • 2.1.1 实时数据库简介19-20
  • 2.1.2 实时数据库与传统数据的区别20-21
  • 2.2 PI实时数据库21-23
  • 2.3 支持向量机算法概述23-33
  • 2.3.1 支持向量机算法简介23-29
  • 2.3.2 线性不可分问题29-31
  • 2.3.3 核函数31-33
  • 第三章 关键数据提取以及模型建立33-53
  • 3.1 数据过滤33-38
  • 3.1.1 数据过滤概述33-34
  • 3.1.2 数据库中数据点的配置34-38
  • 3.2 酯化釜反应温度38-39
  • 3.3 热油总管回油温度39-41
  • 3.4 酯化釜汽化出口温度41-43
  • 3.5 支持向量机模型训练43-53
  • 第四章 实验结果分析53-61
  • 4.1 线性拟合预测模型53-55
  • 4.2 支持向量机模型与线性拟合预测准确度对比55-61
  • 第五章 结论与展望61-63
  • 参考文献63-65
  • 附录65-69
  • 致谢69-71
  • 研究生期间取得的科研成果71-73
  • 作者及导师简介73-74
  • 附件74-75

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本文编号:1118831

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