薄膜蒸发器是一种真空条件下采用机械搅拌进行降膜蒸发的新型高效蒸发器。薄膜蒸发器以其设备传热系数高(蒸发强度大)、低温蒸发效果好、物料停留时间短、适用的粘度范围宽、操作弹性大等优越的性能,在化工、轻工、制药、环保、食品等行业中正逐步得到推广和应用。在薄膜蒸发器数据采集及监测系统的研究中,产生并积累了大量的过程数据,如温度、流量、压力等。如何有效地利用这些信息,并使用这些信息提高生产效率成为迫切需要解决的问题。对这些过程数据进行挖掘,可以从中发现参数的优化及产量、蒸发强度的预测方法等知识,从而指导工程实践。薄膜蒸发过程高度复杂,因此其信息结构表现为高度非线性、强关联性和交错性的特点。这给产品产量预测带来了相当的难度。国内已在生产中使用的系列薄膜蒸发器(F=1~20m~2)的工艺计算由于采用较粗糙的工程估算方法,当各个参数确定时,设计产量与生产产量存在较大误差。另一方面,粗糙集理论是一种处理含糊和不精确性信息的数学工具,它不需要提供所处理问题的数据集合以外的任何先验知识,用数据之间的近似来表示知识的不确定性,通过归纳学习从中发现隐含的知识,选择最佳决策。目前,对粗糙集理论在化工过程参数中的应用研究还处于探索阶段,本文首次提出将其应用到薄膜蒸发系统中。本文研究的意义在于:将粗糙集理论应用到薄膜蒸发器过参数的处理中可以充分发挥其优势,从训练数据中得到预测规则知识,从而对生产过程进行优化控制。该方法避免了传统方法中参数确定的困难,减少了计算量。基于粗糙集理论对薄膜蒸发器过程参数的信息系统约简,减少了数据库的大小;对参数重要性的研究符合文献中的结论,对产量及蒸发强度的预测结果与试验结果具有可对比性;约简前后的数据通过神经网络的研究结果也是一致的。以上充分说明了采用粗糙集理论对薄膜蒸发器过程参数进行研究具有现实意义。本文的主要研究工作以及得出的结论如下: 1. 对粗糙集理论在数据挖掘和知识发现过程中的应用作了综述,将该方法应用到薄膜蒸发器过程数据的处理中,得出薄膜蒸发器性能研究新的基于数据分析的方法; 2. 介绍薄膜蒸发器的试验流程和数据采集系统,针对不同的数据采用不同的处理方法,分析研究对产量重要的条件因素,从而生成了基于粗糙集理论的信息系统; 3. 采用基于粗糙集理论的数据分析工具包ROSETTA,实现了薄膜蒸发器产量预