面向过程装备数据的故障识别与状态预测

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随着对数据采集手段的日新月异,对于数据获取愈加便利,使得数据的量级呈指数性增加。如何从海量数据中提取有效信息,用以指导现实中的工业生产和日常生活成了现阶段日渐成熟的研究热点方向。本文以过程装备与过程工艺生产中采集的大量数据为研究对象。首先通过对过程装备与工艺生产中的数据进行特性分析,然后根据分析结果来设计合适的机器学习算法模型,最后根据模型的预测结果来为实际过程工业生产中广泛存在故障诊断和工艺优化等核心问题提供相应的技术支持。本论文的主要工作概括如下:(1)针对实际运行环境下的化工厂水泵具有工况数据
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化学工业的迅猛发展带动了经济的快速增长,在化学工业迅速发展的今天,工业尾气的处理依然是工业生产中一项不容忽视的问题。工业尾气中含有多种有毒有害气体,这些气体因为具有不同的理化性质,所以处理的难度也各不相同。羰基硫(COS)气体是一种存在于多种工业尾气中的杂质,因具有低反应活性和较长的寿命,相较于其他含硫气体的脱除难度较大。它的存在会影响工业生产中产品的质量,还会对环境造成严重破坏,以及损害人体健康
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氰化氢(HCN)是一种可燃的剧毒气体。含氮物质的热解、合成、燃烧等和电镀、冶金、金属采矿、化工等工业生产过程中都会产生HCN气体。废气中HCN的存在不仅严重制约了工业废气的循环利用,直接排放到大气中还会危害生态环境和人体健康。低温等离子体因其可以在常温常压下产生,具有处理效果好、范围广、能同时处理多种污染物和净化彻底等优点,是目前废气处理领域颇具竞争力的一种方法。本文以气态污染物HCN净化为目标,
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自从首个能够有效治疗肠胃疾病的质子泵抑制剂--奥美拉唑问世以来,该类药物的研发就从未停止过脚步,随着社会的发展,人们饮食结构的变化,导致胃肠道疾病的发病率及种类明显上升,人们对质子泵抑制剂这类药物的需求量也逐年增加。社会的快速发展也伴随着环境污染问题的加剧,特别是重金属对自然和生物体的危害都极大,小则生病重则危及生命。荧光探针作为一种能够简单方便快捷的检测离子、小分子以及生物分子的方法深受欢迎,如
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