基于獨立元相似度的高含硫天然氣凈化脫硫過程檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于獨立元相似度的高含硫天然氣凈化脫硫過程檢測方法，該方法按如下步驟進(jìn)行：約簡原始特征，確定表征高含硫天然氣凈化脫硫生產(chǎn)過程工況特征的根本影響因素：初選M個表征高含硫天然氣凈化脫硫生產(chǎn)過程工況的原始特征組成原變量組X，篩選出在主元方向投影最大的m個獨立元，剔除貢獻(xiàn)度較小的變量；將所述原變量組X的樣本數(shù)據(jù)重新組合后，形成新樣本數(shù)據(jù)；從新樣本數(shù)據(jù)中選取樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，建立高含硫天然氣凈化脫硫生產(chǎn)過程工況分類模型，模型輸出值對應(yīng)的高含硫天然氣凈化脫硫生產(chǎn)過程工況類型即為診斷結(jié)果。它能夠降低模型復(fù)雜度，降低維度，提高模型精度，找出影響高含硫天然氣凈化異常工況的根本原因。
【專利說明】基于獨立元相似度的高含硫天然氣凈化脫硫過程檢測方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于高含硫天然氣脫硫生產(chǎn)過程故障檢測與診斷技術(shù)，設(shè)及一種基于獨立 元相似度的高含硫天然氣凈化脫硫過程檢測方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 高含硫天然氣凈化脫硫工業(yè)流程復(fù)雜，過程工藝參數(shù)眾多，受溫度、壓力、流量、設(shè) 備老化和原料氣處理量等不確定因素影響，是典型的復(fù)雜非線性動態(tài)特性化工系統(tǒng)。高含 硫天然氣凈化脫硫過程主要包括W下部分：主吸收塔MDEA溶液吸收酸性組分&S和C〇2,水 解反應(yīng)器脫除（COS)，再生塔MDEA溶液的循環(huán)再生W及換熱過程，具體工藝流過程如圖1所 示。一旦系統(tǒng)發(fā)生異常，如何及時檢測故障發(fā)生，并追溯工藝操作參數(shù)導(dǎo)致故障發(fā)生原因， 從而為系統(tǒng)故障排查和恢復(fù)提供決策，對指導(dǎo)實際工業(yè)生產(chǎn)具有重要的現(xiàn)實意義。
[0003] 原料氣處理量負(fù)荷波動、脫硫單元吸收塔發(fā)泡、硫橫回收裝置硫收率下降是高含 硫天然氣過程常見的=種異常工況。目前高含硫天然氣異常工況檢測與診斷主要依賴現(xiàn)場 生產(chǎn)經(jīng)驗，異常工況發(fā)生機(jī)理描述的不夠透徹，缺乏對高含硫天然氣異常工況的檢測與診 斷機(jī)制。
[0004] 支持向量機(jī)是一種通用而有效的分類方法，在故障檢測與診斷領(lǐng)域得到廣泛應(yīng) 用。然而表征高含硫天然氣高含硫天然氣工況的特征參數(shù)眾多且彼此相關(guān)性強(qiáng)、不服從高 斯分布，為此需要數(shù)據(jù)降維技術(shù)提取工況的關(guān)鍵參數(shù)。
[0005] 核獨立元分析在故障診斷中是一種常見的特征分析方法，該種方法是利用非線性 映射〇和W將原始隨機(jī)向量空間和映射到高維空間和，使得數(shù)據(jù)在特征空間中成為線性 數(shù)據(jù)，再在特征空間中利用獨立成分分析法對變換后的數(shù)據(jù)提取獨立元，實現(xiàn)降維目的。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于獨立元相似度的高含硫天 然氣凈化脫硫過程檢測方法，它能夠降低模型復(fù)雜度，降低維度，提高模型精度，找出影響 高含硫天然氣凈化異常工況的根本原因。
[0007] 本發(fā)明的目的是該樣實現(xiàn)的：
[000引一種基于獨立元相似度的高含硫天然氣凈化脫硫過程檢測方法，該方法按如下步 驟進(jìn)行：
[0009] 步驟1 ;約簡原始特征，確定表征高含硫天然氣凈化脫硫生產(chǎn)過程工況特征的根 本影響因素：
[0010] 初步選擇M個表征高含硫天然氣凈化脫硫生產(chǎn)過程工況的原始特征組成原變量 組X, X = (X。X2…，X?！?，Xm),其中，X。X2,…，X。…，Xm為工藝過程參數(shù)，采集n組樣本，得 到Xmx。樣本矩陣，利用核獨立分量分析計算所述原始變量組X的獨立元，將所有獨立元按獨 立元在主元空間特征值由大到小排列，篩選出在主元方向投影最大的m個獨立元，各獨立 元在主元空間特征值須大于或等于預(yù)設(shè)的某一闊值C，篩選出的m個獨立元對應(yīng)了所有原 始特征的最少獨立元Bj，j = 1，2,…，m ;
[0011] 步驟2 ;按i = 1，2,…，M的順序，依次考察原變量組X中每個變量對高含硫天然 氣凈化脫硫生產(chǎn)過程工況的貢獻(xiàn)度：
[0012] 2. 1將原變量組X中的變量xi置零，得到一個新的變量組，即待測鄰點義0)， 義('.)=(X,，乂2，...，義…()，馬-P...，義.V/).
[0013] 2. 2利用核獨立元分析法計算所述待測鄰點義在主元方向投影最大的m個獨 立元S/('.), j = 1，2,…，m ;
[0014] 2. 3計算所述變量Xi置零前后第j個主元的相似性測度cos j(i)，j = 1，2,…，m ;
[0015]

【權(quán)利要求】
1. 一種基于獨立元相似度的高含硫天然氣凈化脫硫過程檢測方法，其特征在于該方法 按如下步驟進(jìn)行： 步驟1:約簡原始特征，確定表征高含硫天然氣凈化脫硫生產(chǎn)過程工況特征的根本影 響因素： 初步選擇M個表征高含硫天然氣凈化脫硫生產(chǎn)過程工況的原始特征組成原變量組X，X=(X1,Xf，Xi,…，xM)，其中，X1,X2,…，Xi,…，Xm為工藝過程參數(shù)，采集n組樣本，得到XMXn 樣本矩陣，利用核獨立分量分析計算所述原始變量組X的獨立元，將所有獨立元按獨立元 在主元空間特征值由大到小排列，篩選出在主元方向投影最大的m個獨立元，各獨立元在 主元空間特征值須大于或等于預(yù)設(shè)的某一閾值c，篩選出的m個獨立元對應(yīng)了所有原始特 征的最少獨立元Bj，j= 1，2,".，m; 步驟2 :按i= 1，2,…，M的順序，依次考察原變量組X中每個變量對高含硫天然氣凈 化脫硫生產(chǎn)過程工況的貢獻(xiàn)度： 2. 1將原變量組X中的變量Xi置零，得到一個新的變量組，即待測鄰點義(/)， 邱) = (x" 義2廣、XmAxm,- ,?). 9 2. 2利用核獨立元分析法計算所述待測鄰點又￠/)在主元方向投影最大的m個獨立元 召,.(,)，j= 1，2,…，m; 2. 3計算所述變量Xi置零前后第j個主元的相似性測度cos^i)，j= 1，2,…，m:
2. 4計算所述變量Xi置零前后在前m個獨立元投影總的相似度di，該相似度Cli與變量Xi對表征高含硫天然氣凈化脫硫生產(chǎn)過程工況的貢獻(xiàn)度成正比：
步驟3:設(shè)定貢獻(xiàn)度閾值A(chǔ)d，剔除小于貢獻(xiàn)度閾值A(chǔ)d的Cli對應(yīng)的變量Xi，剩 下的變量組成表征高含硫天然氣凈化脫硫生產(chǎn)過程工況特征的根本影響因素！， 步驟：4 :將所述原變量組的n個樣本數(shù)據(jù)按照最簡變量組重新組合后，形成新的n個 樣本數(shù)據(jù)；從新的n個樣本數(shù)據(jù)中選取P個樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，利用支持向量機(jī)建立高 含硫天然氣凈化脫硫生產(chǎn)過程工況分類模型，模型輸出值對應(yīng)的高含硫天然氣凈化脫硫生 產(chǎn)過程工況類型即為診斷結(jié)果。
【文檔編號】G06F19/00GK104504271SQ201410827060
【公開日】2015年4月8日 申請日期:2014年12月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月25日
【發(fā)明者】邱奎, 李景哲, 蘇盈盈, 張莉婭, 辜小花, 李太福 申請人:重慶科技學(xué)院