Способ и система для контроля промышленного процесса с помощью обученного алгоритма машинного обучения (MLA)

1. Способ прогнозирования химического состава вещества, используемого в процессе промышленной переработки,
осуществляемом на перерабатывающем предприятии, в котором есть основной входной канал сырья и основной выходной канал конечного переработанного вещества, которые соединены друг с другом с помощью
ряда рабочих камер, каждая из которых обладает промежуточным входным каналом и промежуточным выходным каналом, причем данный промежуточный выходной канал ряда камер является входным потоком для данного промежуточного входного канала,
способ реализованный на электронном устройстве, коммуникативно соединенном с перерабатывающим предприятием, способ включающий в себя:
получение от перерабатывающего предприятия указания на частичный химический состав вещества, определенный по меньшей мере на некотором заранее определенном участке перерабатывающего предприятия;
получение от перерабатывающего предприятия указания на время задержки, относящееся к процессу промышленной переработки при прохождении вещества через перерабатывающее предприятие от входного канала сырья до главного выходного канала переработанного вещества;
выполнение физической модели для создания, на основе по меньшей мере указания на время задержки и частичный химический состав вещества, прогнозируемого указания на полный химический состав вещества по меньшей мере в некоторых промежуточных входных каналах;
на основе прогнозируемого указания на полный химический состав вещества, создание термодинамической модели для моделирования процесса промышленной переработки, причем термодинамическая модель выполнена с возможностью прогнозировать по меньшей мере:
параметр процесса на любом этапе и в любой момент времени процесса промышленной переработки; и
полный химический состав вещества на любом этапе и в любой момент времени процесса промышленной переработки;
использование результата термодинамической модели в качестве входных данных для обучающего набора для обучения алгоритма машинного обучения (MLA) прогнозированию будущего полного химического состава вещества на любом этапе процесса промышленной переработки на основе текущего параметра процесса на данном этапе процесса промышленной переработки.
2. Способ по п. 1, дополнительно включающий в себя:
использование физической модели для создания, на основе времени задержки, временной разбивки процесса промышленной переработки для каждой из ряда рабочих камер, причем
временная разбивка используется для создания прогнозируемого указания на полный химический состав вещества по меньшей мере в некоторых промежуточных входных каналах.
3. Способ по п. 1, в котором способ дополнительно включает в себя проверку термодинамической модели.
4. Способ по п. 3, в котором этап обучения выполняется только в ответ на позитивный результат проверки термодинамической модели.
5. Способ по п. 4, в котором способ далее включает в себя итерационную калибровку по меньшей мере одного из физической модели и термодинамической модели до тех пор пока не будет получен положительный результат проверки.
6. Способ по п. 3, в котором проверка термодинамической модели включает в себя применение формулы средней абсолютной ошибки (МАРЕ):
где с - анализируемое вещество;
n - число измерений;
i - номер данного измерения;
t - момент времени, когда выполняется прогноз;
h - временной интервал прогноза;
i
A(c,t+h) фактическое измерение за время t+h;
i
F(c,t) прогнозируемое значение для измерения, созданное с помощью термодинамической модели для времени t.
7. Способ по п. 3, в котором параметр процесса является множеством параметров процесса промышленной переработки, и в котором:
создание термодинамической модели включает в себя создание термодинамической модели с помощью подмножества параметров процесса, исключая данный параметр процесса; и в котором проверка термодинамической модели включает в себя:
сравнение созданного значения для данного параметра процесса с фактическим значением данного параметра процесса.
8. Способ по п. 7, в котором данный параметр процесса является либо параметром давления, либо параметром температуры.
9. Способ по п. 1, в котором физическая модель создает прогнозируемое указание полного химического состава вещества на основе:
указания на время задержки;
частичного химического состава вещества;
по меньшей мере одного параметра процесса промышленной переработки.
10. Способ по п. 9, в котором создание термодинамической модели включает в себя создание термодинамической модели с помощью подмножества параметров процесса, исключая данный параметр процесса; и в котором данный параметр процесса используется для проверки термодинамической модели.
11. Способ по п. 1, в котором текущий параметр процесса является либо параметром давления, либо параметром температуры.
12. Способ по п. 11, в котором текущий параметр процесса далее включает в себя указание на будущий частичный химический состав вещества на данном этапе промышленного процесса.
13. Способ по п. 1, в котором способ далее включает в себя, в фазе работы, которая осуществляется во время работы, использование MLA для прогнозирования будущего полного химического состава вещества на основе параметров процесса во время работы.
14. Способ по п. 13, в котором способ далее включает в себя получение указания на параметр процесса во время работы и использование параметра для прогнозирования полного химического состава.
15. Способ по п. 14, в котором будущий полный химический состав используется для контроля по меньшей мере одного параметра процесса промышленной переработки.
16. Способ по п. 13, в котором будущий полный химический состав вещества в момент работы включает в себя множество будущих полных химических составов, прогнозируемых для множества временных интервалов, и в котором множество будущих полных химических составов периодически прогнозируются для временных интервалов, которые короче, чем временные интервалы для определения частичного химического состава.
17. Способ по п. 1, в котором по меньшей мере один предварительно определенный участок перерабатывающего предприятия представляет собой один из промежуточных выходных каналов.
18. Способ по п. 17, в котором по меньшей мере один из промежуточных выходных каналов представляет собой все промежуточные выходные каналы.
19. Способ по п. 1, в котором прогнозируемое указание на полный химический состав вещества по меньшей мере на некоторых промежуточных входных каналах является прогнозируемым указанием на полный химический состав вещества на всех промежуточных входных каналах.
20. Способ по п. 1, в котором обучение MLA включает в себя использование результата термодинамической модели для создания обучающего набора MLA, обучающий набор включает в себя:
в качестве входного признака, по меньшей мере один параметр процесса, связанный с процессом промышленной обработки на данном этапе процесса промышленной переработки;
в качестве цели прогноза, фактический полный химический состав вещества на данном этапе промышленного процесса.
21. Электронное устройство, коммуникационно соединенное с перерабатывающим предприятием, осуществляющим процесс промышленной переработки, причем перерабатывающее предприятие обладает основным входным каналом сырья и основным выходным каналом конечного переработанного вещества, которые соединены друг с другом с помощью ряда рабочих камер, причем каждая рабочая камера обладает промежуточным входным каналом и промежуточным выходным каналом, причем промежуточный выходной канал ряда камер является входным потоком для данного промежуточного входного канала;
электронное устройство, включающее в себя процессор и память, соединенную с процессором, причем память хранит исполняемые на компьютере инструкции, выполнение которых инициирует процессор осуществлять:
получение от перерабатывающего предприятия указания на частичный химический состав вещества, определенный по меньшей мере на некотором заранее определенном участке перерабатывающего предприятия;
получение от перерабатывающего предприятия указания на время задержки, относящееся к процессу промышленной переработки при прохождении вещества через перерабатывающее предприятие от входного канала сырья до главного выходного канала переработанного вещества;
выполнение физической модели для создания, на основе по меньшей мере указания на время задержки и частичный химический состав вещества, прогнозируемого указания на полный химический состав вещества по меньшей мере в некоторых промежуточных входных каналах;
на основе прогнозируемого указания на полный химический состав вещества, создание термодинамической модели для моделирования процесса промышленной переработки, причем термодинамическая модели выполнена с возможностью прогнозировать по меньшей мере:
параметр процесса на любом этапе и в любой момент времени процесса промышленной переработки; и
полный химический состав вещества на любом этапе и в любой момент времени процесса промышленной переработки;
использование результата термодинамической модели в качестве входных данных для обучающего набора для обучения алгоритма машинного обучения (MLA) для прогнозирования будущего полного химического состава вещества на любом этапе процесса промышленной переработки на основе текущего параметра процесса на данном этапе процесса промышленной переработки.