基于LSTM的复杂炼化过程报警预测

分类： 机械工程 >> 机械制造自动化 提交时间： 2024-01-07

韩家祺

摘要： 近年来，随着我国炼化行业与信息技术的深入融合与飞速发展，复杂炼化系统所产生的数据呈现爆炸性增长。报警系统是一类用于向操作者传递设备异常状态信息的监控系统；一旦设计不合理，设备在异常状态下可能会产生大量的过程报警甚至报警饱和的现象，严重影响操作者的信息处理能力，从而增加各种工业事故的发生概率。报警信息能够对复杂炼化过程给予正向的指导，因此如何从海量的报警日志中挖掘有价值的信息非常重要。深度学习是一种能够自动地从数据中学习和提取特征的方法，不需要人工构建复杂而精确的物理和数学模型，已在数据预测和分类领域得到广泛应用和关注。

同行评议状态:待评议

 点击量 573  下载量 158  评论