【摘 要】
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石油化工领域生产装置异常检测与诊断依赖机理模型和人工经验,存在主观性强、与实际参数不匹配等缺陷。在实践和总结现行石油化工生产装置异常检测与诊断技术的基础上,结合目
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石油化工领域生产装置异常检测与诊断依赖机理模型和人工经验,存在主观性强、与实际参数不匹配等缺陷。在实践和总结现行石油化工生产装置异常检测与诊断技术的基础上,结合目前主流的大数据分析技术,对生产装置上获得的温度、流量、压力等数据进行实时分析,寻找大数据后面隐藏的规律,让大数据发声,及时预警和处理故障,并做出更明智的决策,减小损失。通过对某催化装置主分馏塔的塔顶温度变化幅度预警测试,比人工提前6min发现故障,将事故消除在萌芽状态。该技术具有工程实用价值,值得在工业控制现场进行实践和推广。
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