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生产工艺优化解决方案
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    生产工艺优化解决方案

    生产工艺优化方案是一款面向工业客户(石油、天然气以及下游化工类)的重要流程核心生产参数优化解决方案。核心是节省原料、药剂消耗,动态优化能耗,达到节能、减排、增效的目的。

    每套装置都有其个体差异,需要操作人员长期经验总结。受制个人精力,学习能力,甚至职业生涯长度等,培养经验丰富的操作员成本较高,而人工智能模型能够轻松做到快速学习。通过对历史数据学习,智能模型会找到工艺现象背后的数学逻辑,形成针对单台设备的“数学知识”。再基于数学寻优工具,计算出适宜操作方案。

    智能优化模型与现有的常规经验模型的不同点如下:

    智能优化模型定位:

    • 针对装置级生产核心操作参数优化
    • 根据原料品质、处理规模、环境条件、药剂浓度以及产品价格等动态要素,进行在线数学寻优
    • 对于不良的操作偏离,及时给出优化建议,辅助人做决策

    解决方案价值:

    实时分析计算:

    根据设备历史表现及当前生产实际情况,在历史经验范围中,寻找解。

    保稳定:

    及时发现生产要素波动,并给出相应的操作调整建议,缩短人工调试时间,让装置快速进入稳定节能生产状态。

    提升效益:

    根据生产实际,给出节能、降费建议。

    产品优势

    1实时数据采集优化1

    能够从已有的生产控制系统(如DCS系统),实时采集设备在线分析监测的各类实时数据并存储。能够完成7X24小时在线优化计算。

    2数据预处理工具完备2

    现场的采样数据维度很大(数据种类很多),同时由于采集数据中常常包含许多含有噪声、不完整、甚至是不一致的数据等,要对这些数据进行降维处理,和缺失值处理。对现场的数据经过有效的预处理以改善数据质量,这样才能保证数据模型的样本数据是可信的,并得到准确的模型分析结果。

    3准确的数据模型3

    对于过程复杂的场景,不但可以避开繁冗的场景细节,轻松克服设计与施工不一致问题,而且建模成本相对较低。虽然对数据需求较高,但可充分利用研究对象的历史数据,获取仅适用于研究对象的工程“经验”,具有很强的针对性,因此预测精度相对更高。

    对生产预测能力对比:

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