(19)國家知識產(chǎn)權(quán)局(12)發(fā)明專利(10)授權(quán)公告號CN114239321B(65)同一申請的已公布的文獻(xiàn)號地址200237上海市徐匯區(qū)梅隴路130號楊明磊隆建范琛(74)專利代理機(jī)構(gòu)上海專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司31100審查員席鵬翰(54)發(fā)明名稱一種基于大數(shù)據(jù)的煉油過程模式識別及優(yōu)化方法本發(fā)明涉及一種基于大數(shù)據(jù)的煉油過程模式識別及優(yōu)化方法，包括以下步驟：對煉油過程中所采集到的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)；運用主成分分析法處理標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，利用得分矩陣建立模型并繪制置信橢圓；對實時采集得到的新樣本計算得分矩陣，將其投影到置信橢圓上；投影到橢圓內(nèi)的樣本為正常點，可將其添加到歷史數(shù)據(jù)中建立新模型，實現(xiàn)模型自適應(yīng)更新；投影到橢圓外的樣本則為異常點，可根據(jù)故障貢獻(xiàn)率進(jìn)行故障溯源；進(jìn)一步可根據(jù)置信橢圓否是21.一種基于大數(shù)據(jù)的煉油過程模式識別及優(yōu)化方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：(1)將煉油過程中所采集到的歷史數(shù)據(jù)組成建模用的訓(xùn)練樣本集Z=[z?,Z?,...,(5)采集新的在線實時數(shù)據(jù)Y∈R×,采用步驟(2)對訓(xùn)練樣本集進(jìn)行預(yù)處理時所得到的(6)將Ym乘以步驟(3)所得的負(fù)載矩陣P的前兩列，得到Y(jié)m根據(jù)訓(xùn)練樣本所得的前兩列(8)利用主成分分析過程中得到的標(biāo)準(zhǔn)差和均值求得置信橢圓中的點對應(yīng)的原始變經(jīng)濟(jì)效益。3(3)中，對經(jīng)過預(yù)處理所得到的X運用主元分析法進(jìn)行降維處理，具體按如下步驟進(jìn)行：(3-a)計算矩陣X的協(xié)方差矩陣，協(xié)方差矩陣的計算公式為：X是m×n的矩陣，m是訓(xùn)練樣本個數(shù)，n是特征個數(shù)，T表示轉(zhuǎn)置，所以得到的協(xié)方差矩陣C是一個n×n維的矩陣；(3-b)計算協(xié)方差矩陣C的特征值λ和特征向量p,并按特征值降序排序，計算公式為：計算每個主元包括信息比：計算最大的k個主元包括的信息比：(3-d)保留對應(yīng)k個最大特征值的特征向量，得到負(fù)載矩陣P=[p?,P?,D?,...,p]∈R×k,得分矩陣的計算公式為：t?的本質(zhì)是X向量在p方向上的投影，得分矩陣T=[t?,t?,...,t]∈R"×k。4.如權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的煉油過程模式識別及優(yōu)化方法，其特征在于，步驟(4)中，令得分矩陣T的前兩列為xdat=[t?,t?]∈R"×2,利用矩陣xdat具體繪制置信橢圓的步驟如下：(4-b)計算xdat每一列的平均值得xm∈R1×2,并將xdat每一列的數(shù)值減去對應(yīng)的平均值(4-d)繪制xdat的曲線圖，根據(jù)xdat呈經(jīng)驗分布的特點，計算矩陣rd的百分位數(shù)，根據(jù)所要繪制的置信橢圓的置信度C?,對rd進(jìn)行升序排序后，得到rd第C?個位置所對應(yīng)的值r∈4R,優(yōu)選的C為95%;(4-e)計算步驟(4-a)所得矩陣s的特征值和對應(yīng)的特征向量，得特征值矩陣為(4-f)利用步驟(4-d)中的r以及步驟(4-e)中的D,即可得到置信橢圓的長軸以及短軸，(4)還包括：將歷史數(shù)據(jù)結(jié)合現(xiàn)場工藝知識對所繪制的置信橢圓進(jìn)行插旗處理實現(xiàn)對不同5級所對應(yīng)的歷史數(shù)據(jù)在橢圓中的分布并加以不同的標(biāo)記；或者，步驟(4)還包括：根據(jù)煉油過程的性能指標(biāo)，對不同性能等級的歷史數(shù)據(jù)設(shè)置不同的標(biāo)簽，將歷史數(shù)據(jù)的得分矩陣的前兩列投影到置信橢圓上，通過不同區(qū)域數(shù)據(jù)點所帶的標(biāo)簽對置信橢圓進(jìn)行劃分。10.如權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的煉油過程模式識別及優(yōu)化方法，其特征在于，步驟(7)還包括：對于映射在橢圓內(nèi)部的樣本，根據(jù)其所處位置結(jié)合步驟(4)中對橢圓進(jìn)行的區(qū)域劃分判斷當(dāng)前所處的性能等級，若其處于非最優(yōu)的性能等級，則通過調(diào)整關(guān)鍵變量使其轉(zhuǎn)換到所期望的更優(yōu)的性能等級；優(yōu)選地，將主元中所對應(yīng)的系數(shù)最大的變量設(shè)定為優(yōu)化時所要調(diào)整的關(guān)鍵變量，然后根據(jù)關(guān)鍵變量與在線數(shù)據(jù)在置信橢圓中的投影點位置變化一列中絕對值最大的變量，通過調(diào)整該變量所對應(yīng)的值，對煉油過程的生產(chǎn)模式進(jìn)行調(diào)整，并通過實時監(jiān)控觀察數(shù)據(jù)是否往所期望的區(qū)域移動。11.如權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的煉油過程模式識別及優(yōu)化方法，其特征在于，步驟(8)中，利用公式(15)計算原始變量ori:Xori=(defen×PC)·×std(其中，defen=(x,y)∈R1×2為置信分析建模時負(fù)載矩陣的前兩列，std(X)為主成分分析采用的基礎(chǔ)樣本的方差，mean(X)為應(yīng)的反變換后的原始變量；根據(jù)公式(16)計算投入產(chǎn)出效益指標(biāo)：其中，x?為第i種產(chǎn)品的產(chǎn)量，pricea為第i種產(chǎn)品的價格，xprice為第i種原料的價格，profit為效益指標(biāo)。12.如權(quán)利要求11所述的基于大數(shù)據(jù)的煉油過程模式識別及優(yōu)化方法，其特征在于，所述煉油過程為催化重整過程、催化裂化過程、硫磺回收過程、渣油加氫過程、常減壓過程或加氫裂化過程。6技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明屬于煉油過程監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)的煉油過程模式識別及優(yōu)化方法。背景技術(shù)[0002]隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的不斷完善，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)可以通過各種測量儀表在煉油過程中收集到大量的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的變化往往與過程的不同生產(chǎn)模態(tài)相關(guān)，因此對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行有效地監(jiān)控對提高煉油過程的生產(chǎn)效益以及保障其生產(chǎn)安全有著重要的意義。多的操作變量和原料性質(zhì)變量的歷史過程數(shù)據(jù)中，挖掘出可以充分反映各參數(shù)變量對生產(chǎn)過程的影響，明晰裝置生產(chǎn)模式類型，甄別在各類生產(chǎn)模式下裝置的優(yōu)劣運行區(qū)域，是具有難度的事情。另外，根據(jù)當(dāng)前裝置運行數(shù)據(jù)，判斷裝置運行狀態(tài)所處級別，及時調(diào)整過程參[0004]目前，基于單個時間點的狀態(tài)以及時間段內(nèi)的單因素曲線的過程操作方式已經(jīng)不能滿足對煉油過程多個模態(tài)的變化進(jìn)行實時地監(jiān)控。為了綜合考量過程中所采集的數(shù)據(jù)具有眾多變量以及各個變量對過程的監(jiān)控重要性隨時間而變的特點，需要考慮可以隨著時間變化的多因素模態(tài)控制方式，實現(xiàn)模式在時間維度和空間維度的集合表現(xiàn)，并且可以動態(tài)地監(jiān)控各個關(guān)鍵變量，將故障診斷、故障預(yù)報、操作安全、動態(tài)優(yōu)化和靜態(tài)優(yōu)化等在模式的概念下統(tǒng)一處理。發(fā)明內(nèi)容[0005]本發(fā)明的目的在于針對現(xiàn)有方法中存在的不足，提出一種基于大數(shù)據(jù)的煉油過程模式識別及優(yōu)化方法，通過引入主元分析方法，提取過程中眾多變量的關(guān)鍵特征，并繪制置信橢圓，利用實時采集到的數(shù)據(jù)在橢圓中的映射位置，實現(xiàn)對煉油過程的在線監(jiān)控。該方法可用于對煉油過程的生產(chǎn)模式進(jìn)行監(jiān)控、故障檢測和溯源?？蛇M(jìn)一步采用改進(jìn)的路徑優(yōu)化算法，通過置信橢圓中當(dāng)前工況位置和最優(yōu)效益對應(yīng)位置間的路徑優(yōu)化，可以給出關(guān)鍵變量的優(yōu)化方向。[0006]具體而言，本發(fā)明的第一個方面提供一種基于大數(shù)據(jù)的煉油過程模式識別方法，所述方法包括以下步驟：[0007](1)將煉油過程中所采集到的歷史數(shù)據(jù)組成建模用的訓(xùn)練樣本集Z=[z?,Z?,…,[0008](2)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本集進(jìn)行預(yù)處理，得到均值為0、方差為1的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)X=[x?,[0009](3)對X運用主元分析法將其從n維降到k維，并得到得分矩陣T∈Rm×k和負(fù)載矩陣P7[0011](5)采集新的在線實時數(shù)據(jù)Y∈R×,采用步驟(2)對訓(xùn)練樣本進(jìn)行預(yù)處理時所得到的樣本平均值和樣本方差對Y進(jìn)行預(yù)處理得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)Ym∈R×;[0012](6)將Ym乘以步驟(3)所得的負(fù)載矩陣P的前兩列，得到Y(jié)m根據(jù)訓(xùn)練樣本所得的前兩列得分矩陣scorey∈R×2;[0013](7)以scorey的第一列作為x軸的數(shù)據(jù)，以scorey的第二列作為y軸的數(shù)據(jù)，將scorey映射到步驟(4)所繪制的置信橢圓上；若樣本點映射到橢圓內(nèi)，則說明此時煉油過程所處的工況為正常工況；若樣本點映射到橢圓外，則說明此時煉油過程存在異常。[0014]在一個或多個實施方案中，步驟(2)中，所述的預(yù)處理方法采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方[0019]在一個或多個實施方案中，步驟(3)中，對經(jīng)過預(yù)處理所得到的X運用主元分析法進(jìn)行降維處理，具體按如下步驟進(jìn)行：[0022]X是m×n的矩陣，m是訓(xùn)練樣本個數(shù)，n是特征個數(shù)，T表示轉(zhuǎn)置，所以得到的協(xié)方差矩陣C是一個n×n維的矩陣；[0023](3-b)計算協(xié)方差矩陣C的特征值λ和特征向量p,并按特征值降序排序，計算公式[0028]特征向量：V=[p?,p?,D?,.,p]∈R"×n;8[0032]計算最大的k個主元包括的信息比：[0034](3-d)保留對應(yīng)k個最大特征值的特征向量，得到負(fù)載矩陣P=[p?,P?,p?,...,p∈R"×,得分矩陣的計算公式為：[0036]t?的本質(zhì)是X向量在p,方向上的投影，得分矩陣T=[t?,t?,…,t]∈R"×k。[0037]在一個或多個實施方案中，步驟(4)中，令得分矩陣T的前兩列為xdat=[t?,t?]∈Rm×2,利用矩陣xdat具體繪制置信橢圓的步驟如下：[0039](4-b)計算xdat每一列的平均值得xm∈R1×2,并將xdat每一列的數(shù)值減去對應(yīng)的平[0040](4-c)計算公式xd×s·×xd,并對所得矩陣每行進(jìn)行求和，得到rd∈R"×1;[0041](4-d)繪制xdat的曲線圖，根據(jù)xdat呈經(jīng)驗分布的特點，計算矩陣rd根據(jù)所要繪制的置信橢圓的置信度C?,對rd進(jìn)行升序排序后，得到rd第C?個位置所對應(yīng)的值r∈R,優(yōu)選的C為95%;[0042](4-e)計算步驟(4-a)所得矩陣s的特征值和對應(yīng)的特征向量，得特征值矩陣為,特征向量矩陣為[0043](4-f)利用步驟(4-d)中的r以及步驟(4-e)中的D,即可得到置信橢圓的長軸以及[0047](4-g)以步驟(4-b)中的xm為橢圓的中心點，根據(jù)中心點以及橢圓的長軸和短軸繪[0053]在一個或多個實施方案中，步驟(7)中，將scorey中的每一組數(shù)據(jù)代入公式(12)中9與數(shù)值1進(jìn)行比較，若大于1,則表示該組數(shù)據(jù)映射在橢圓外，若小于等于1,則表示該組數(shù)據(jù)映射在橢圓內(nèi)。[0054]在一個或多個實施方案中，步驟(7)還包括將收集到的正常工況下的數(shù)據(jù)加入到歷史數(shù)據(jù)重新建模。[0055]在一個或多個實施方案中，步驟(7)還包括將收集到的正常工況下的數(shù)據(jù)加入到歷史數(shù)據(jù)并剔除相同數(shù)量的早期歷史數(shù)據(jù)重新建模。[0056]在一個或多個實施方案中，步驟(7)還包括對異常數(shù)據(jù)計算SPE貢獻(xiàn)率來進(jìn)行故障溯源；[0057]優(yōu)選地，采用如下方法對異常數(shù)據(jù)計算SPE貢獻(xiàn)率來進(jìn)行故障溯源：[0058]假設(shè)異常數(shù)據(jù)為x∈R1×n,其SPE貢獻(xiàn)率的計算公式為：貢獻(xiàn)率最大的變量即為發(fā)生故障的變量。[0061]在一個或多個實施方案中，步驟(4)還包括：將歷史數(shù)據(jù)結(jié)合現(xiàn)場工藝知識對所繪制的置信橢圓進(jìn)行插旗處理實現(xiàn)對不同性能等級數(shù)據(jù)的區(qū)域劃分，所述區(qū)域劃分優(yōu)選包括：首先根據(jù)工藝知識和歷史效益統(tǒng)計數(shù)據(jù)，根據(jù)時間序列找到工況對應(yīng)的效益，根據(jù)效益高低進(jìn)行不同等級的劃分，再找到各個等級所對應(yīng)的歷史數(shù)據(jù)在橢圓中的分布并加以不同的標(biāo)記，例如用不同的顏色加以標(biāo)記。[0062]在一個或多個實施方案中，步驟(4)還包括：根據(jù)煉油過程的性能指標(biāo)，對不同性能等級的歷史數(shù)據(jù)設(shè)置不同的標(biāo)簽，將歷史數(shù)據(jù)的得分矩陣的前兩列投影到置信橢圓上，通過不同區(qū)域數(shù)據(jù)點所帶的標(biāo)簽對置信橢圓進(jìn)行劃分。[0063]本發(fā)明還提供一種基于大數(shù)據(jù)的煉油過程模式優(yōu)化方法，所述基于大數(shù)據(jù)的煉油過程模式優(yōu)化方法包括如本文任一實施方案所述的基于大數(shù)據(jù)的煉油過程模式識別方法，且所述基于大數(shù)據(jù)的煉油過程模式識別方法中的步驟(7)還包括：對于映射在橢圓內(nèi)部的樣本，根據(jù)其所處位置結(jié)合步驟(4)中對橢圓進(jìn)行的區(qū)域劃分判斷當(dāng)前所處的性能等級，若其處于非最優(yōu)區(qū)域，則通過調(diào)整關(guān)鍵變量使其轉(zhuǎn)換到所期望的更優(yōu)的性能等級；優(yōu)選地，將主元中所對應(yīng)的系數(shù)最大的變量設(shè)定為優(yōu)化時所要調(diào)整的關(guān)鍵變量，然后根據(jù)關(guān)鍵變量與在線數(shù)據(jù)在置信橢圓中的投影點位置變化之間的相關(guān)性，確定調(diào)整方向，實現(xiàn)對生產(chǎn)過程的優(yōu)化；優(yōu)選地，關(guān)鍵變量為負(fù)載矩陣P的第一列中絕對值最大的變量，通過調(diào)整該變量所對應(yīng)的值，對煉油過程的生產(chǎn)模式進(jìn)行調(diào)整，并通過實時監(jiān)控觀察數(shù)據(jù)是否往所期望的區(qū)域移動。[0064]本發(fā)明還提供另一種基于大數(shù)據(jù)的煉油過程模式優(yōu)化方法，所述基于大數(shù)據(jù)的煉油過程模式優(yōu)化方法包括如本文任一實施方案所述的基于大數(shù)據(jù)的煉油過程模式識別方法，和步驟(8):利用主成分分析過程中得到的標(biāo)準(zhǔn)差和均值求得置信橢圓中的點對應(yīng)的原始變量，從而得到該點對應(yīng)的效益值；在置信橢圓中區(qū)分效益值高低的分布；當(dāng)工況運行模式位于置信橢圓中的某一點時，采用路徑優(yōu)化算法，獲得當(dāng)前位置向最優(yōu)位置最快移動軌跡，將軌跡對應(yīng)的點進(jìn)行反變換，獲得操作條件的改變方式，從而指導(dǎo)生產(chǎn)裝[0067]其中，defen=(x,y)∈R1×2成分分析建模時負(fù)載矩陣的前兩列，std(X)為主成分分析采用的基礎(chǔ)樣本的方差，mean[0075]本發(fā)明的第二個方面提供一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的催化裂化裝置運行狀態(tài)識別及優(yōu)[0082](7)以scorey的第一列11scorey映射到步驟(4)所繪制的置信橢圓上；若樣本點映射到橢圓內(nèi)，則表示此時催化裂化裝置處于正常工況狀態(tài)；若樣本點映射到橢圓外，則表示此時催化裂化裝置運行狀態(tài)可能存在異常；進(jìn)一步地，對于映射在二維置信橢圓內(nèi)部的樣本，根據(jù)其所處位置判斷其是否在定義的生產(chǎn)模式的優(yōu)化區(qū)域內(nèi)；如果映射點在優(yōu)化區(qū)域內(nèi)，則表明此時裝置處于定義的生產(chǎn)模式下的優(yōu)化運行狀態(tài)；如果映射點不在優(yōu)化區(qū)域內(nèi)，則表明此時裝置處于定義的生產(chǎn)模式下的非優(yōu)化運行狀態(tài)。[0083]在一個或多個實施方案中，所述步驟(2)中的預(yù)處理方法如本發(fā)明的第一個方面的步驟(2)所述。[0084]在一個或多個實施方案中，所述步驟(3)中，對經(jīng)過預(yù)處理所得到的X運用主元分析法進(jìn)行降維處理，具體按如下步驟進(jìn)行，具體操作步驟如本發(fā)明的第一個方面的步驟(3)所述。[0085]在一個或多個實施方案中，所述步驟(4)中，令得分矩陣T的前兩列為xdat=[t?,t?]∈R"×2,利用矩陣xdat具體繪制置信橢圓，具體操作步驟如本發(fā)明的第一個方面的步驟[0086]在一個或多個實施方案中，所述步驟(4)中，定義生產(chǎn)模式，設(shè)定定義的生產(chǎn)模式下的評價指標(biāo)，根據(jù)定義的生產(chǎn)模式的評價指標(biāo)，對歷史數(shù)據(jù)設(shè)置不同的標(biāo)簽，在對歷史數(shù)據(jù)的得分矩陣進(jìn)行投影時通過不同區(qū)域數(shù)據(jù)點所帶的標(biāo)簽對置信橢圓進(jìn)行區(qū)域劃分；或根據(jù)需求對定義的生產(chǎn)模式下的評價指標(biāo)進(jìn)行等級劃分，篩選出處于優(yōu)化運行狀態(tài)的數(shù)據(jù)，將處于優(yōu)化運行狀態(tài)的數(shù)據(jù)對應(yīng)的樣本投影到二維置信橢圓上，得到定義的生產(chǎn)模式下的優(yōu)化區(qū)域。[0087]在一個或多個實施方案中，所述步驟(6)中，scorey的計算公式如本發(fā)明的第一個方面的步驟(6)所述。[0088]在一個或多個實施方案中，所述步驟(7)中，將scorey中的每一組數(shù)據(jù)代入公式(12)中與數(shù)值1進(jìn)行比較，若大于1,則表示該組數(shù)據(jù)映射在橢圓外，若小于等于1,則表示該組數(shù)據(jù)映射在橢圓內(nèi)。[0089]在一個或多個實施方案中，所述步驟(7)還包括將收集到的正常工況下的數(shù)據(jù)加入到歷史數(shù)據(jù)重新建模。[0090]在一個或多個實施方案中，所述步驟(7)還包括對異常數(shù)據(jù)計算SPE貢獻(xiàn)率來進(jìn)行故障溯源，具體操作方法如本發(fā)明的第一個方面的步驟(7)所述。[0091]在一個或多個實施方案中，所述步驟(7)中，對于映射在二維置信橢圓內(nèi)部的樣本，根據(jù)其所處位置判斷其是否在定義的生產(chǎn)模式的優(yōu)化區(qū)域內(nèi)；如果映射點在優(yōu)化區(qū)域內(nèi)，則表明此時裝置處于定義的生產(chǎn)模式下的優(yōu)化運行狀態(tài)；如果映射點不在優(yōu)化區(qū)域內(nèi)，則表明此時裝置處于定義的生產(chǎn)模式下的非優(yōu)化運行狀態(tài)。[0092]在一個或多個實施方案中，所述方法還包括步驟(8):對于處于非優(yōu)化運行狀態(tài)的在線實時數(shù)據(jù)，通過觀察該數(shù)據(jù)在定義的生產(chǎn)模式下在二維置信橢圓中的投影位置，從由裝置操作數(shù)據(jù)和原料數(shù)據(jù)降維得到的各主元成分中，找到各主元所對應(yīng)的系數(shù)最大的變量1～3個，作為調(diào)整催化裂化裝置運行狀態(tài)的核心變量，根據(jù)核心變量與投影點位置變化之[0093]在一個或多個實施方案中，所述步驟(8)中，關(guān)鍵變量為負(fù)載矩陣P的第一列中絕對值最大的變量，通過調(diào)整該變量所對應(yīng)的值，對催化裂化裝置的生產(chǎn)模式進(jìn)行調(diào)整，并通過實時監(jiān)控觀察數(shù)據(jù)是否往期望的區(qū)域移動。[0094]在一個或多個實施方案中，本發(fā)明的第二個方面的步驟(1)-(8)如本發(fā)明的第一個方面的任一實施方案所述。[0095]本發(fā)明的第三個方面提供一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的硫磺回收裝置運行狀態(tài)識別及優(yōu)[0096](1)將正常工況狀態(tài)下的硫磺回收裝置生產(chǎn)過程歷史數(shù)據(jù)組成建模用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本集Z=[Z?,Z?,.,Z;,...,z]∈R"×,其中，m為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的樣本個數(shù)，n為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的變[0097](2)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本集進(jìn)行預(yù)處理，得到均值為0、方差為1的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)X=[x?,[0099](4)利用得分矩陣T的前兩列，繪制二維置信橢圓；設(shè)定硫磺回收裝置的生產(chǎn)模式，根據(jù)所設(shè)定的生產(chǎn)模式下的關(guān)鍵指標(biāo)變量和生產(chǎn)需求，對所設(shè)定的生產(chǎn)模式進(jìn)行等級劃分，篩選出處于優(yōu)化運行狀態(tài)的數(shù)據(jù)，將處于優(yōu)化運行狀態(tài)的數(shù)據(jù)對應(yīng)的樣本投影到二維置信橢圓上，得到所設(shè)定的生產(chǎn)模式下的優(yōu)化區(qū)域；[0100](5)采集在線實時數(shù)據(jù)Y∈R×,采用步驟(2)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理時所得到的平均值和方差對Y進(jìn)行預(yù)處理得到Y(jié)m∈R×n;[0101](6)將Ym乘以步驟(3)所得的負(fù)載矩陣P的前兩列，得到Y(jié)m根據(jù)訓(xùn)練樣本所得的前兩列得分矩陣scorey∈R×2;[0102](7)以scorey的第一列作為x軸的數(shù)據(jù)，以scorey的第二列作為y軸的數(shù)據(jù)，將scorey映射到步驟(4)所繪制的置信橢圓上；若樣本點映射到橢圓內(nèi)，則表示此時硫磺回收裝置處于正常工況狀態(tài)；若樣本點映射到橢圓外，則表示此時硫磺回收裝置運行狀態(tài)可能存在異常。[0103]在一個或多個實施方案中，所述步驟(2)中的預(yù)處理方法如本發(fā)明的第一個方面的步驟(2)所述。[0104]在一個或多個實施方案中，所述步驟(3)中，運用主元分析法對經(jīng)過預(yù)處理所得到的X進(jìn)行降維處理，具體操作步驟如本發(fā)明的第一個方面的步驟(3)所述。[0105]在一個或多個實施方案中，所述步驟(4)中，令得分矩陣T的前兩列為xdat=[t?,t?]∈R"×2,利用矩陣xdat具體繪制置信橢圓，具體操作步驟如本發(fā)明的第一個方面的步驟[0106]在一個或多個實施方案中，所述步驟(4)中，根據(jù)所設(shè)定的硫磺回收裝置生產(chǎn)模式的關(guān)鍵表征指標(biāo)，對歷史數(shù)據(jù)設(shè)置不同的標(biāo)簽，在對歷史數(shù)據(jù)的得分矩陣進(jìn)行投影時通過不同區(qū)域數(shù)據(jù)點所帶的標(biāo)簽將置信橢圓劃分為優(yōu)化區(qū)域和非優(yōu)化區(qū)域。[0107]在一個或多個實施方案中，所述步驟(6)中，scorey的計算公式如本發(fā)明的第一個方面的步驟(6)所述。[0108]在一個或多個實施方案中，所述步驟(7)中，將scorey中的每一組數(shù)據(jù)代入公式(12)中與數(shù)值1進(jìn)行比較，若大于1,則表示該組數(shù)據(jù)映射在橢圓外，若小于等于1,則表示該組數(shù)據(jù)映射在橢圓內(nèi)。[0109]在一個或多個實施方案中，所述步驟(7)還包括對異常數(shù)據(jù)計算SPE貢獻(xiàn)率來進(jìn)行故障溯源，具體操作方法如本發(fā)明的第一個方面的步驟(7)所述。[0110]在一個或多個實施方案中，所述步驟(7)中，對于映射在二維置信橢圓內(nèi)部的樣本，根據(jù)其所處位置判斷其是否在定義的生產(chǎn)模式的優(yōu)化區(qū)域內(nèi)；如果映射點在優(yōu)化區(qū)域內(nèi)，則表明此時裝置處于定義的生產(chǎn)模式下的優(yōu)化運行狀態(tài)；如果映射點不在優(yōu)化區(qū)域內(nèi)，則表明此時裝置處于定義的生產(chǎn)模式下的非優(yōu)化運行狀態(tài)。[0111]在一個或多個實施方案中，所述方法還包括步驟(8):對于處于非優(yōu)化運行狀態(tài)的在線實時數(shù)據(jù)，通過觀察該數(shù)據(jù)在定義的生產(chǎn)模式下在二維置信橢圓中的投影位置，從各主元成分中，找到各主元所對應(yīng)的系數(shù)最大的變量1～3個，作為調(diào)整硫磺回收裝置運行狀態(tài)的核心變量，根據(jù)核心變量與投影點位置變化之間的相關(guān)性，確定調(diào)整方向，改變核心變[0112]在一個或多個實施方案中，所述步驟(8)中，關(guān)鍵變量為負(fù)載矩陣P的第一列中絕對值最大的變量，通過調(diào)整該變量所對應(yīng)的值，對硫磺回收裝置的生產(chǎn)模式進(jìn)行調(diào)整，并通過實時監(jiān)控觀察數(shù)據(jù)是否往期望的區(qū)域移動。[0113]在一些實施方案中，本發(fā)明的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的硫磺回收裝置運行狀態(tài)識別及優(yōu)化方法包括：采集硫磺回收裝置過程中包含過程操作、原料評價、氫氣組成分析以及裝置產(chǎn)品分布等歷史過程數(shù)據(jù)，篩選出包含裝置操作變量和因變量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)若干組；采取主成分分析法對上述數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，繪制出二維置信橢圓；根據(jù)硫磺回收率、凈化尾氣中H?S含量等指標(biāo)，設(shè)定裝置多種生產(chǎn)模式，并根據(jù)指標(biāo)和歷史數(shù)據(jù)，篩選出各模式下裝置優(yōu)化運行狀態(tài)區(qū)域；采集裝置運行實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)，通過上述方法映射至二維置信區(qū)間，識別裝置當(dāng)前運行狀態(tài)是否處于運行優(yōu)化區(qū)域；若裝置處于非優(yōu)化運行狀態(tài)，則通過計算各變量的SPE貢獻(xiàn)率，找出其數(shù)值較大的變量進(jìn)行調(diào)控，使裝置生產(chǎn)狀態(tài)逐步、及時回到對應(yīng)生產(chǎn)模式下最優(yōu)運行區(qū)域。[0114]在一個或多個實施方案中，本發(fā)明的第三個方面的步驟(1)-(8)如本發(fā)明的第一個方面的任一實施方案所述。[0115]本發(fā)明的第四個方面提供一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的渣油加氫處理裝置運行狀態(tài)識別[0116](1)將渣油加氫處理裝置生產(chǎn)過程歷史數(shù)據(jù)組成建模用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本集Z=[z?,Z?,...,Z;,...,z]∈[0117](2)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本集進(jìn)行預(yù)處理，得到均值為0、方差為1的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)X=[x?,[0119](4)利用得分矩陣T的前兩列，繪制二維置信橢圓；設(shè)定渣油加氫處理裝置的生產(chǎn)模式，根據(jù)所設(shè)定的生產(chǎn)模式下的指標(biāo)變量，對數(shù)據(jù)進(jìn)行等級劃分，篩選出處于優(yōu)化運行狀態(tài)的數(shù)據(jù)，將處于優(yōu)化運行狀態(tài)的數(shù)據(jù)對應(yīng)的樣本投影到二維置信橢圓上，得到所設(shè)定的生產(chǎn)模式下的優(yōu)化區(qū)域；[0120](5)采集在線實時數(shù)據(jù)Y∈R×,采用步驟(2)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理時所得到的平均值和方差對Y進(jìn)行預(yù)處理得到Y(jié)m∈R×;[0121](6)將Ym乘以步驟(3)所得的負(fù)載矩陣P的前兩列，得到Y(jié)m根據(jù)訓(xùn)練樣本所得的前兩列得分矩陣scorey∈R×2;[0122](7)以scorey的第一列作為x軸的數(shù)據(jù)，以scorey的第二列作為y軸的數(shù)據(jù)，將scorey映射到步驟(4)所繪制的置信橢圓上；若樣本點映射到橢圓內(nèi)，則表示此時渣油加氫處理裝置處于正常工況狀態(tài)；若樣本點映射到橢圓外，則表示此時渣油加氫處理裝置運行狀態(tài)可能存在異常。[0123]在一個或多個實施方案中，所述步驟(2)中的預(yù)處理方法如本發(fā)明的第一個方面的步驟(2)所述。[0124]在一個或多個實施方案中，所述步驟(3)中，運用主元分析法對經(jīng)過預(yù)處理所得到的X進(jìn)行降維處理，具體操作步驟如本發(fā)明的第一個方面的步驟(3)所述。[0125]在一個或多個實施方案中，所述步驟(4)中，令得分矩陣T的前兩列為xdat=[t?,t?]∈R"×2,利用矩陣xdat具體繪制置信橢圓，具體操作步驟如本發(fā)明的第一個方面的步驟[0126]在一個或多個實施方案中，所述步驟(4)中，根據(jù)所設(shè)定的渣油加氫處理裝置生產(chǎn)模式的關(guān)鍵表征指標(biāo)，對歷史數(shù)據(jù)設(shè)置不同的標(biāo)簽，在對歷史數(shù)據(jù)的得分矩陣進(jìn)行投影時通過不同區(qū)域數(shù)據(jù)點所帶的標(biāo)簽將置信橢圓劃分為優(yōu)化區(qū)域和非優(yōu)化區(qū)域。[0127]在一個或多個實施方案中，所述步驟(6)中，scorey的計算公式如本發(fā)明的第一個方面的步驟(6)所述。[0128]在一個或多個實施方案中，所述步驟(7)中，將scorey中的每一組數(shù)據(jù)代入公式(12)中與數(shù)值1進(jìn)行比較，若大于1,則表示該組數(shù)據(jù)映射在橢圓外，若小于等于1,則表示該組數(shù)據(jù)映射在橢圓內(nèi)。[0129]在一個或多個實施方案中，所述步驟(7)還包括對異常數(shù)據(jù)計算SPE貢獻(xiàn)率來進(jìn)行故障溯源，具體操作方法如本發(fā)明的第一個方面的步驟(7)所述。[0130]在一個或多個實施方案中，所述步驟(7)中，對于映射在二維置信橢圓內(nèi)部的樣本，根據(jù)其所處位置判斷其是否在設(shè)定的生產(chǎn)模式的優(yōu)化區(qū)域內(nèi)；如果映射點在優(yōu)化區(qū)域內(nèi)，則表明此時裝置處于設(shè)定的生產(chǎn)模式下的優(yōu)化運行狀態(tài)；如果映射點不在優(yōu)化區(qū)域內(nèi)，則表明此時裝置處于設(shè)定的生產(chǎn)模式下的非優(yōu)化運行狀態(tài)。[0131]在一個或多個實施方案中，所述方法還包括步驟(8):對于處于非優(yōu)化運行狀態(tài)的在線實時數(shù)據(jù)，通過觀察該數(shù)據(jù)在定義的生產(chǎn)模式下在二維置信橢圓中的投影位置，從各主元成分中，找到各主元所對應(yīng)的系數(shù)最大的變量1～3個，作為調(diào)整渣油加氫處理裝置運行狀態(tài)的核心變量，根據(jù)核心變量與投影點位置變化之間的相關(guān)性，確定調(diào)整方向，改變核[0132]在一個或多個實施方案中，步驟(8)中，關(guān)鍵變量為負(fù)載矩陣P的第一列中絕對值最大的變量，通過調(diào)整該變量所對應(yīng)的值，對渣油加氫處理裝置的生產(chǎn)模式進(jìn)行調(diào)整，并通過實時監(jiān)控觀察數(shù)據(jù)是否往期望的區(qū)域移動。[0133]在一個或多個實施方案中，本發(fā)明的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的渣油加氫裝置運行狀態(tài)識別及優(yōu)化方法包括：采集渣油加氫處理裝置過程中包含過程操作、原料和產(chǎn)品性質(zhì)分析以及裝置產(chǎn)品分布等歷史過程數(shù)據(jù)，篩選出包含裝置操作變量和因變量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)若干組；根據(jù)裝置運行特性和數(shù)據(jù)，定義渣油加氫處理裝置生產(chǎn)優(yōu)化運行模式，如裝置效益最大、能耗最小等；運用主成分分析法處理不同生產(chǎn)模式下的數(shù)據(jù)，利用得分矩陣建立模型并繪制置信橢圓；將實時采集得到的新樣本計算得分矩陣投影到模型橢圓中，根據(jù)樣本點在橢圓中的位置，判斷目前裝置生產(chǎn)過程所處在該生產(chǎn)模式下是否處于優(yōu)化狀態(tài)；將投影到橢圓內(nèi)的樣本添加到歷史數(shù)據(jù)中建立新模型，實現(xiàn)模型自適應(yīng)更新；若樣本點投影到二維置信橢圓外則表明裝置處于非優(yōu)化運行狀態(tài)，此時需根據(jù)故障貢獻(xiàn)率對模型輸入變量分析，實現(xiàn)故障溯源；篩選出對故障貢獻(xiàn)率大的變量，按照主元和得分結(jié)果進(jìn)行調(diào)控，使裝置生產(chǎn)狀態(tài)逐步、及時回到對應(yīng)生產(chǎn)模式下最優(yōu)運行區(qū)域，實現(xiàn)裝置的優(yōu)化。[0134]在一個或多個實施方案中，本發(fā)明的第四個方面的步驟(1)-(8)如本發(fā)明的第一個方面的任一實施方案所述。[0135]本發(fā)明的第五個方面提供一種基于大數(shù)據(jù)的常減壓過程模式監(jiān)控和優(yōu)化方法，所述方法包括以下步驟：[0136](1)將常減壓過程的歷史數(shù)據(jù)組成建模用的訓(xùn)練樣本集Z=[z?,Z?,...,Z;,...,[0137](2)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本集進(jìn)行預(yù)處理，得到均值為0、方差為1的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)X=[x?,[0138](3)對X運用主元分析法將其從n維降到k維，并得到得分矩陣T∈Rm×k和負(fù)載矩陣P[0139](4)利用得分矩陣T的前兩列，繪制[0140](5)采集新的在線實時數(shù)據(jù)Y∈R×,采用步驟(2)對訓(xùn)練樣本進(jìn)行預(yù)處理時所得到的樣本平均值和樣本方差對Y進(jìn)行預(yù)處理得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)Ym∈R×;[0141](6)將Ym乘以步驟(3)所得的負(fù)載矩陣P的前兩列，得到Y(jié)m根據(jù)訓(xùn)練樣本所得的前兩列得分矩陣scorey∈R×2;[0142](7)以scorey的第一列作為x軸的數(shù)據(jù)，以scorey的第二列作為y軸的數(shù)據(jù)，將scorey映射到步驟(4)所繪制的置信橢圓上；若樣本點映射到橢圓內(nèi)，則說明此時常減壓過程所處的工況為正常工況；若樣本點映射到橢圓外，則說明此時常減壓過程存在異常。[0143]在一個或多個實施方案中，所述步驟(2)中的預(yù)處理方法如本發(fā)明的第一個方面的步驟(2)所述。[0144]在一個或多個實施方案中，所述步驟(3)中，運用主元分析法對經(jīng)過預(yù)處理所得到的X進(jìn)行降維處理，具體操作步驟如本發(fā)明的第一個方面的步驟(3)所述。[0145]在一個或多個實施方案中，所述步驟(4)中，令得分矩陣T的前兩列為xdat=[t?,t?]∈R"×2,利用矩陣xdat具體繪制置信橢圓，具體操作步驟如本發(fā)明的第一個方面的步驟[0146]在一個或多個實施方案中，所述步驟(6)中，scorey的計算公式如本發(fā)明的第一個方面的步驟(6)所述。[0147]在一個或多個實施方案中，所述步驟(7)中，將scorey中的每一組數(shù)據(jù)代入公式(12)中與數(shù)值1進(jìn)行比較，若大于1,則表示該組數(shù)據(jù)映射在橢圓外，若小于等于1,則表示該組數(shù)據(jù)映射在橢圓內(nèi)。[0148]在一個或多個實施方案中，所述步驟(7)還包括將收集到的正常工況下的數(shù)據(jù)加入到歷史數(shù)據(jù)重新建模。[0149]在一個或多個實施方案中，所述步驟(7)還包括對異常數(shù)據(jù)計算SPE貢獻(xiàn)率來進(jìn)行故障溯源，具體操作方法如本發(fā)明的第一個方面的步驟(7)所述。[0150]在一個或多個實施方案中，所述步驟(4)還包括：將歷史數(shù)據(jù)結(jié)合現(xiàn)場工藝知識對所繪制的置信橢圓進(jìn)行插旗處理實現(xiàn)對不同性能等級數(shù)據(jù)的區(qū)域劃分，所述區(qū)域劃分優(yōu)選包括：首先根據(jù)工藝知識計算歷史數(shù)據(jù)中各項性能指標(biāo)(包括經(jīng)濟(jì)效益、生產(chǎn)能耗、產(chǎn)品產(chǎn)率等)的KPI值(效益值),然后對KPI值依據(jù)實際工藝進(jìn)行不同等級的劃分，再找到各個等級所對應(yīng)的歷史數(shù)據(jù)在橢圓中的分布并用不同的顏色加以標(biāo)記(例如顏色標(biāo)記)。效益值在歷史數(shù)據(jù)中可以查到或根據(jù)歷史數(shù)據(jù)計算得到。[0151]在一個或多個實施方案中，步驟(4)中，根據(jù)常減壓過程的性能指標(biāo)，對歷史數(shù)據(jù)設(shè)置不同的標(biāo)簽，因此在對歷史數(shù)據(jù)的得分矩陣進(jìn)行投影時可以通過不同區(qū)域數(shù)據(jù)點所帶的標(biāo)簽對置信橢圓進(jìn)行劃分。[0152]在一個或多個實施方案中，所述方法還包括步驟(8):對于映射在橢圓內(nèi)部的樣本，根據(jù)其所處位置結(jié)合步驟(4)中對橢圓進(jìn)行的區(qū)域劃分判斷當(dāng)前所處的性能等級。[0153]在一個或多個實施方案中，所述步驟(8)還包括：對于處于非最優(yōu)性能等級的樣本，通過調(diào)整關(guān)鍵變量使其轉(zhuǎn)換到所期望的更優(yōu)的性能等級；優(yōu)選地，將主元中所對應(yīng)的系數(shù)最大的變量設(shè)定為優(yōu)化時所要調(diào)整的關(guān)鍵變量，然后根據(jù)關(guān)鍵變量與在線數(shù)據(jù)在置信橢圓中的投影點位置變化之間的相關(guān)性，確定調(diào)整方向，實現(xiàn)對生產(chǎn)過程的優(yōu)化；優(yōu)選地，關(guān)鍵變量為負(fù)載矩陣P的第一列中絕對值最大的變量，通過調(diào)整該變量所對應(yīng)的值，對常減壓過程的生產(chǎn)模式進(jìn)行調(diào)整，并通過實時監(jiān)控觀察數(shù)據(jù)是否往所期望的區(qū)域移動。[0154]在一個或多個實施方案中，本發(fā)明的基于大數(shù)據(jù)的常減壓過程模式監(jiān)控和優(yōu)化方法包括：將常減壓過程中所采集到的大量歷史數(shù)據(jù)，根據(jù)其不同物理意義進(jìn)行分類，并定義為不同的生產(chǎn)模式；運用主成分分析法處理不同生產(chǎn)模式下的數(shù)據(jù)，利用得分矩陣建立模型并繪制置信橢圓；將實時采集得到的新樣本計算得分矩陣投影到模型中，根據(jù)樣本點在橢圓中的位置判斷目前過程所處的生產(chǎn)模式；將投影到橢圓內(nèi)的樣本添加到歷史數(shù)據(jù)中建立新模型，實現(xiàn)模型自適應(yīng)更新；投影到橢圓外的樣本則為異常點，并根據(jù)故障貢獻(xiàn)率進(jìn)行故障溯源；建模時可以得到不同生產(chǎn)模式下對過程狀態(tài)變化起主要作用的變量，對這些變量進(jìn)行調(diào)整實現(xiàn)模式優(yōu)化。[0155]在一個或多個實施方案中，本發(fā)明的第五個方面的步驟(1)-(8)如本發(fā)明的第一個方面的任一實施方案所述。[0156]本發(fā)明的第六個方面提供一種基于大數(shù)據(jù)的加氫裂化過程模式識別和優(yōu)化方法，所述方法包括以下步驟：[0157](1)利用加氫裂化過程的歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建建模用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本集Z=[Z?,Z?,..,[0158](2)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本集進(jìn)行預(yù)處理，得到方差為1、均值為0的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)X=[x?,[0159](3)運用主元分析法將X從n維降到k維，并得到得分矩陣T∈Rm×k和負(fù)載矩陣P∈R"[0160](4)利用得分矩陣T的前兩列，繪制[0161](5)采集在線實時數(shù)據(jù)Y∈R×,采用步驟(2)對訓(xùn)練樣本進(jìn)行預(yù)處理時所得到的樣本平均值和樣本方差對Y進(jìn)行預(yù)處理得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)Ym∈R×n;[0162](6)將Ym乘以步驟(3)所得的負(fù)載矩陣P的前兩列，得到Y(jié)m根據(jù)訓(xùn)練樣本所得的前兩列得分矩陣scorey∈R×2;[0163](7)以scorey的第一列作為x軸的數(shù)據(jù)，以scorey的第二列作為y軸的數(shù)據(jù)，將scorey映射到步驟(4)所繪制的置信橢圓上；若樣本點映射到橢圓內(nèi)，則說明此時加氫裂化過程所處的工況為正常工況；若樣本點映射到橢圓外，則說明此時加氫裂化過程存在異常。[0164]在一個或多個實施方案中，所述步驟(2)中的預(yù)處理方法如本發(fā)明的第一個方面的步驟(2)所述。[0165]在一個或多個實施方案中，所述步驟(3)中，運用主元分析法對經(jīng)過預(yù)處理所得到的X進(jìn)行降維處理，具體操作步驟如本發(fā)明的第一個方面的步驟(3)所述。[0166]在一個或多個實施方案中，所述步驟(4)中，令得分矩陣T的前兩列為xdat=[t?,t?]∈R"×2,利用矩陣xdat具體繪制置信橢圓，具體操作步驟如本發(fā)明的第一個方面的步驟[0167]在一個或多個實施方案中，所述步驟(4)中，將歷史數(shù)據(jù)結(jié)合現(xiàn)場工藝知識可以對所繪制的置信橢圓進(jìn)行插旗處理實現(xiàn)對不同性能等級數(shù)據(jù)的區(qū)域劃分。在一些實施方案中，區(qū)域劃分包括：首先根據(jù)工藝知識計算歷史數(shù)據(jù)中各項性能指標(biāo)(包括經(jīng)濟(jì)效益、生產(chǎn)能耗、產(chǎn)品產(chǎn)率等)的KPI值(效益值),然后對KPI值依據(jù)實際工藝進(jìn)行不同等級的劃分，再找到各個等級所對應(yīng)的歷史數(shù)據(jù)在橢圓中的分布并加以不同的標(biāo)記(例如顏色標(biāo)記)。效益值在歷史數(shù)據(jù)中可以查到或根據(jù)歷史數(shù)據(jù)計算得到。[0168]在一個或多個實施方案中，所述步驟(4)中，根據(jù)加氫裂化過程的性能指標(biāo)，對歷史數(shù)據(jù)設(shè)置不同的標(biāo)簽，因此在對歷史數(shù)據(jù)的得分矩陣進(jìn)行投影時可以通過不同區(qū)域數(shù)據(jù)點所帶的標(biāo)簽對置信橢圓進(jìn)行劃分。[0169]在一個或多個實施方案中，所述步驟(6)中，scorey的計算公式如本發(fā)明的第一個方面的步驟(6)所述。[0170]在一個或多個實施方案中，所述步驟(7)中，將scorey中的每一組數(shù)據(jù)代入公式(12)中與數(shù)值1進(jìn)行比較，若大于1,則表示該組數(shù)據(jù)映射在橢圓外，若小于等于1,則表示該組數(shù)據(jù)映射在橢圓內(nèi)。[0171]在一個或多個實施方案中，所述步驟(7)還包括將收集到的正常工況下的數(shù)據(jù)加入到歷史數(shù)據(jù)重新建模。[0172]在一個或多個實施方案中，所述步驟(7)還包括對異常數(shù)據(jù)計算SPE貢獻(xiàn)率來進(jìn)行故障溯源，具體操作方法如本發(fā)明的第一個方面的步驟(7)所述。[0173]在一個或多個實施方案中，所述步驟(4)還包括：將歷史數(shù)據(jù)結(jié)合現(xiàn)場工藝知識對所繪制的置信橢圓進(jìn)行插旗處理實現(xiàn)對不同性能等級數(shù)據(jù)的區(qū)域劃分，所述區(qū)域劃分優(yōu)選包括：首先根據(jù)工藝知識計算歷史數(shù)據(jù)中性能指標(biāo)的KPI值，然后對KPI值依據(jù)實際工藝進(jìn)行不同等級的劃分，再找到各個等級所對應(yīng)的歷史數(shù)據(jù)在橢圓中的分布并加以不同的標(biāo)記。[0174]在一個或多個實施方案中，所述方法還包括步驟(8):對于映射在橢圓內(nèi)部的樣本，根據(jù)其所處位置結(jié)合步驟(4)中對橢圓進(jìn)行的區(qū)域劃分判斷當(dāng)前所處的性能等級。[0175]在一個或多個實施方案中，所述步驟(8)還包括：對于處于非最優(yōu)性能等級的樣本，通過調(diào)整關(guān)鍵變量使其轉(zhuǎn)換到所期望的更優(yōu)的性能等級；優(yōu)選地，將主元中所對應(yīng)的系數(shù)最大的變量設(shè)定為優(yōu)化時所要調(diào)整的關(guān)鍵變量，然后根據(jù)關(guān)鍵變量與在線數(shù)據(jù)在置信橢圓中的投影點位置變化之間的相關(guān)性，確定調(diào)整方向，實現(xiàn)對生產(chǎn)過程的優(yōu)化；優(yōu)選地，關(guān)鍵變量為負(fù)載矩陣P的第一列中絕對值最大的變量，通過調(diào)整該變量所對應(yīng)的值，對加氫裂化過程的生產(chǎn)模式進(jìn)行調(diào)整，并通過實時監(jiān)控觀察數(shù)據(jù)是否往所期望的區(qū)域移動。[0176]在一個或多個實施方案中，本發(fā)明的基于大數(shù)據(jù)的加氫裂化過程模式識別和優(yōu)化方法包括：將加氫裂化過程中所采集到的大量歷史數(shù)據(jù)，根據(jù)其不同物理意義進(jìn)行分類，并定義為不同的生產(chǎn)模式；運用主成分分析法處理不同生產(chǎn)模式下的數(shù)據(jù)，利用得分矩陣建立模型并繪制置信橢圓；將實時采集得到的新樣本計算得分矩陣投影到模型中，根據(jù)樣本點在橢圓中的位置判斷目前過程所處的生產(chǎn)模式；將投影到橢圓內(nèi)的樣本添加到歷史數(shù)據(jù)中建立新模型，實現(xiàn)模型自適應(yīng)更新；投影到橢圓外的樣本則為異常點，并根據(jù)故障貢獻(xiàn)率進(jìn)行故障溯源；建模時可以得到不同生產(chǎn)模式下對過程狀態(tài)變化起主要作用的變量，對這些變量進(jìn)行調(diào)整實現(xiàn)模式優(yōu)化。[0177]在一個或多個實施方案中，本發(fā)明的第六個方面的步驟(1)-(8)如本發(fā)明的第一個方面的任一實施方案所述。附圖說明[0178]圖1是催化重整工藝流程示意圖。[0179]圖2是本發(fā)明的煉油過程模式識別及優(yōu)化方法的總體流程框圖。[0180]圖3是實施例1中正常數(shù)據(jù)所繪制的置信橢圓。[0181]圖4是實施例1中置信橢圓根據(jù)不同模式數(shù)據(jù)的分區(qū)圖。[0182]圖5是實施例1中故障點的SPE貢獻(xiàn)率圖。[0183]圖6是實施例1中歷史數(shù)據(jù)對應(yīng)效益曲線。[0184]圖7是實施例1中歷史數(shù)據(jù)在置信橢圓中的投影和高效益點對應(yīng)的投影區(qū)間。[0185]圖8是實施例1中歷史數(shù)據(jù)在置信橢圓中的投影和低效益點對應(yīng)的投影區(qū)間。[0186]圖9是實施例1中操作變量優(yōu)化移動軌跡。[0187]圖10是本發(fā)明的催化裂化裝置運行狀態(tài)識別及優(yōu)化方法的總體流程框圖。[0188]圖11是實施例2中根據(jù)催化裂化裝置的生產(chǎn)數(shù)據(jù)所繪制的置信橢圓。[0189]圖12是實施例2中根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)變量——經(jīng)濟(jì)效益折線選出的裝置優(yōu)化運行區(qū)域(折線中帶圈的點)。[0190]圖13是實施例2中某種生產(chǎn)模式對應(yīng)的優(yōu)化區(qū)域數(shù)據(jù)在置信橢圓上的投影圖。[0191]圖14是實施例2中變量對生產(chǎn)模式評價目標(biāo)的貢獻(xiàn)率圖。[0192]圖15是實施例2中催化裂化裝置調(diào)優(yōu)軌跡。[0193]圖16是本發(fā)明的硫磺回收裝置運行狀態(tài)識別及優(yōu)化方法的總體流程框圖。[0194]圖17是實施例3中硫磺回收裝置生產(chǎn)數(shù)據(jù)所繪制的置信橢圓。[0195]圖18是實施例3中根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)變量折線(硫回收率)選出的裝置優(yōu)化運行區(qū)域。[0196]圖19是實施例3中某種生產(chǎn)模式對應(yīng)的優(yōu)化區(qū)域數(shù)據(jù)在置信橢圓上的投影圖。[0197]圖20是實施例3中變量對生產(chǎn)模式評價目標(biāo)的貢獻(xiàn)率圖。[0198]圖21是實施例3中硫磺回收裝置調(diào)優(yōu)軌跡。[0199]圖22是本發(fā)明的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的渣油加氫處理裝置運行狀態(tài)識別及優(yōu)化方法的總體流程框圖。[0200]圖23是實施例4中根據(jù)渣油加氫處理裝置生產(chǎn)數(shù)據(jù)所繪制的置信橢圓。[0201]圖24是實施例4中渣油加氫處理裝置不同生產(chǎn)模式的分布。[0202]圖25是實施例4中注重加氫重油收率的生產(chǎn)樣本對應(yīng)的優(yōu)化區(qū)域數(shù)據(jù)在置信橢圓上的投影圖。[0203]圖26是實施例4中變量對生產(chǎn)模式評價目標(biāo)的貢獻(xiàn)率圖。[0204]圖27是實施例4中渣油加氫處理裝置調(diào)優(yōu)軌跡。[0205]圖28是常減壓工藝流程示意圖。[0206]圖29是本發(fā)明的基于大數(shù)據(jù)的常減壓過程模式監(jiān)控和優(yōu)化方法的總體流程框圖。[0207]圖30是實施例5中根據(jù)正常數(shù)據(jù)所繪制的置信橢圓。[0208]圖31是實施例5中置信橢圓根據(jù)以能耗為優(yōu)化目標(biāo)的模式數(shù)據(jù)的分區(qū)圖。[0209]圖32是實施例5中置信橢圓根據(jù)以輕收調(diào)優(yōu)為優(yōu)化目標(biāo)的模式數(shù)據(jù)的分區(qū)圖。[0210]圖33是實施例5中置信橢圓根據(jù)以總拔為優(yōu)化目標(biāo)的模式數(shù)據(jù)的分區(qū)圖。[0211]圖34是實施例5中實時采集的數(shù)據(jù)在橢圓上的投影。[0212]圖35是實施例5中故障點的SPE貢獻(xiàn)率圖。[0213]圖36是加氫裂化的工藝過程流程圖。[0214]圖37是本發(fā)明的基于大數(shù)據(jù)的加氫裂化過程模式識別和優(yōu)化方法的總體流程框[0215]圖38是實施例6中根據(jù)正常數(shù)據(jù)所繪制的置信橢圓。[0216]圖39是實施例6中置信橢圓根據(jù)以總液收為優(yōu)化目標(biāo)的模式數(shù)據(jù)的分區(qū)圖。[0217]圖40是實施例6中置信橢圓根據(jù)以中間油收率為優(yōu)化目標(biāo)的模式數(shù)據(jù)的分區(qū)圖。[0218]圖41是實施例6中置信橢圓根據(jù)以價值增量為優(yōu)化目標(biāo)的模式數(shù)據(jù)的分區(qū)圖。[0219]圖42是實施例6中實時采集的數(shù)據(jù)在橢圓上的投影。[0220]圖43是實施例6中故障點的SPE貢獻(xiàn)率圖。具體實施方式[0221]為使本領(lǐng)域技術(shù)人員可了解本發(fā)明的特點及效果，以下謹(jǐn)就說明書及權(quán)利要求書中提及的術(shù)語及用語進(jìn)行一般性的說明及定義。除非另有指明，否則文中使用的所有技術(shù)及科學(xué)上的字詞，均為本領(lǐng)域技術(shù)人員對于本發(fā)明所了解的通常意義，當(dāng)有沖突情形時，應(yīng)以本說明書的定義為準(zhǔn)。[0222]本文中，為使描述簡潔，未對各個實施方案或?qū)嵤├械母鱾€技術(shù)特征的所有可能的組合都進(jìn)行描述。因此，只要這些技術(shù)特征的組合不存在矛盾，各個實施方案或?qū)嵤├械母鱾€技術(shù)特征可以進(jìn)行任意的組合，所有可能的組合都應(yīng)當(dāng)認(rèn)為是本說明書記載的范[0223]本發(fā)明的基于大數(shù)據(jù)的煉油過程模式識別方法包括以下步驟：[0224](1)將煉油過程中所采集到的歷史數(shù)據(jù)組成建模用的訓(xùn)練樣本集Z=[Z?,Z?,..,Z,…,z]∈R×,其中，m為樣本集的樣本個數(shù)，n為樣本集的變量個數(shù)；[0225](2)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本集進(jìn)行預(yù)處理，得到均值為0、方差為1的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)X=[x?,樣本通常是指在某個時間點對所選取的各個變量進(jìn)行采集得到的一組數(shù)據(jù)，包括多個變過程可能有影響的操作點(操作數(shù)據(jù))和原料性質(zhì)項(原料數(shù)據(jù)),將包含這類操作數(shù)據(jù)和原料數(shù)據(jù)的催化裂化裝置生產(chǎn)過程歷史數(shù)據(jù)作為建模用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。[0234]步驟(2)中，通過求取訓(xùn)練樣本集的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差來對訓(xùn)練樣本進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處R"×k可以采用本領(lǐng)域已知的方法或本發(fā)明提供的得到的X運用主元分析法進(jìn)行降維處理按如下步驟進(jìn)行：[0242]X是m×n的矩陣，m是訓(xùn)練樣本個數(shù)，n是特征個數(shù)，T表示轉(zhuǎn)置，所以得到的協(xié)方差矩陣C是一個n×n維的矩陣；[0243](3-b)計算協(xié)方差矩陣C的特征值λ和特征向量p,并按特征值降序排序，計算公式[0248]特征向量：V=[p?,p?,D?,.,p]∈R"×n;[0249](3-c)建立主元模型，選取主元個數(shù)原則：將最大的方差歸納到模型空間，將最小[0252]最大的k個主元包括的信息比：[0254](3-d)保留對應(yīng)k個最大特征值的特征向量，得到負(fù)載矩陣P=[p?,P?,p?,...,p∈R"×k,得分矩陣的計算公式為：[0257]步驟(4)中，利用得分矩陣T的前兩列為xdat=[t?,t?]∈R"×2繪制置信橢圓。在一以rd第C?個位置所對應(yīng)的值作為r∈R,優(yōu)選的C為95%;[0262](4-e)計算步驟(4-a)所得矩陣s的特征值和對應(yīng)的特征向量，得特征值矩陣為,特征向量矩陣為;矩陣S的特征值和對應(yīng)的特征向量可參照前[0263](4-f)利用步驟(4-d)中的r以及步驟(4-e)中的D,即可得到置信橢圓的長軸以及 [0271]步驟(4)中，利用得分矩陣T的前兩列，繪制二維置信橢圓。置信度優(yōu)選設(shè)置為95%?？梢愿鶕?jù)歷史數(shù)據(jù)和生產(chǎn)需求，完成與生產(chǎn)模式定義有關(guān)的關(guān)鍵表征指標(biāo)變量設(shè)定不同的標(biāo)簽，將歷史數(shù)據(jù)的得分矩陣的前兩列投影到置信橢圓上，通過不同區(qū)域數(shù)據(jù)點所帶的標(biāo)簽對置信橢圓進(jìn)行劃分。[0273]步驟(5)中，參照公式(1)采用步驟(2)中對訓(xùn)練樣本進(jìn)行預(yù)處理時所得到的均值和方差對Y進(jìn)行預(yù)處理。[0277]步驟(7)中，可以通過判斷樣本點是否映射在橢圓內(nèi)，考慮是否將此樣本點視為裝置正常工況納入到歷史數(shù)據(jù)中重新建模，提高模型的適應(yīng)性；若樣本映射點在此橢圓內(nèi)，則納入數(shù)據(jù)庫中更新模型，否則表明此時裝置生產(chǎn)過程可能存在異常，可對異常數(shù)據(jù)計算SPE貢獻(xiàn)率來進(jìn)行故障溯源。[0278]步驟(7)中，可將scorey中的每一組數(shù)據(jù)代入前述公式(12)中與數(shù)值1進(jìn)行比較，若大于1,則表示該組數(shù)據(jù)映射在橢圓外，若小于等于1,則表示該組數(shù)據(jù)映射在橢圓內(nèi)。[0279]在一些實施方案中，步驟(7)還包括將收集到的正常工況下的數(shù)據(jù)加入到歷史數(shù)據(jù)重新建模；優(yōu)選地，在加入收集到的正常工況下的數(shù)據(jù)的同時，剔除相同數(shù)量的早期歷史[0280]在一些實施方案中，步驟(7)還包括對異常數(shù)據(jù)計算SPE貢獻(xiàn)率來進(jìn)行故障溯源。計算SPE貢獻(xiàn)率可采用本領(lǐng)域已知的方法或本發(fā)明提供的方法。在一些實施方案中，假設(shè)異常數(shù)據(jù)為x∈R1×,其SPE貢獻(xiàn)率的計算公式為：T表示轉(zhuǎn)置，?=I-PPT,I為單位矩陣，P為訓(xùn)練樣本所得負(fù)載矩陣，n為變量數(shù)，所求的SPE貢獻(xiàn)率最大的變量即為發(fā)生故障的變量。[0283]在一些實施方案中，步驟(7)還包括：對于映射在橢圓內(nèi)部的樣本，根據(jù)其所處位置結(jié)合步驟(4)中對橢圓進(jìn)行的區(qū)域劃分判斷當(dāng)前所處的性能等級，若其處于非最優(yōu)的性能等級，則通過調(diào)整關(guān)鍵變量使其轉(zhuǎn)換到所期望的更優(yōu)的性能等級；優(yōu)選地，將主元中所對應(yīng)的系數(shù)最大的變量設(shè)定為優(yōu)化時所要調(diào)整的關(guān)鍵變量，然后根據(jù)關(guān)鍵變量與在線數(shù)據(jù)在置信橢圓中的投影點位置變化之間的相關(guān)性，確定調(diào)整方向，實現(xiàn)對生產(chǎn)過程的優(yōu)化；優(yōu)選地，關(guān)鍵變量為負(fù)載矩陣P的第一列中絕對值最大的變量，通過調(diào)整該變量所對應(yīng)的值，對煉油過程的生產(chǎn)模式進(jìn)行調(diào)整，并通過實時監(jiān)控觀察數(shù)據(jù)是否往所期望的區(qū)域移動。在這類實施方案中，本發(fā)明的方法可以實現(xiàn)對煉油過程模式的優(yōu)化。[0284]在本發(fā)明的基于大數(shù)據(jù)的煉油過程模式識別方法的基礎(chǔ)上引入如下的步驟(8)也可以實現(xiàn)對煉油過程模式的優(yōu)化：[0285](8)通過主成分分析過程中得到的標(biāo)準(zhǔn)差和均值求得置信橢圓中的點對應(yīng)的原始變量，從而得到該點對應(yīng)的效益值；在置信橢圓中區(qū)分效益值高低的分布；當(dāng)工況運行模式位于置信橢圓中的某一點時，采用路徑優(yōu)化算法，獲得當(dāng)前位置向最優(yōu)位置最快移動軌跡，將軌跡對應(yīng)的點進(jìn)行反變換，獲得操作條件的改變方式，從而指導(dǎo)生產(chǎn)裝置操作優(yōu)化。[0286]因此，本發(fā)明還包括基于大數(shù)據(jù)的煉油過程模式優(yōu)化方法，所述基于大數(shù)據(jù)的煉油過程模式優(yōu)化方法包括如本文任一實施方案所述的煉油過程模式識別方法和如本文任成分分析建模時負(fù)載矩陣的前兩列，std(X)為主成分分析采用的基礎(chǔ)樣本的[0294]置信橢圓中的點均可通過式(15)的變換后得到原始工況并根據(jù)式(16)得到一個[0295]步驟(8)中，路徑優(yōu)化可以采用本領(lǐng)域已知的算法(例[0301]獲得優(yōu)化路徑后，可根據(jù)采用式(15)進(jìn)行變換而得到的操作變量的原始值進(jìn)行優(yōu)化操作。[0302]本發(fā)明的有益效果如下：些變量都會對過程造成一定的影響。但是在海量的數(shù)據(jù)中，有些數(shù)據(jù)對過程的影響較為顯著,有些則影響較小。采用大數(shù)據(jù)降維方法對煉油過程海量數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，獲取可以表征煉油過程狀態(tài)的關(guān)鍵變量，可以有效提高監(jiān)控和優(yōu)化方法的效率，降低計算代價。[0304]2.在建模的過程中，不斷地將實時采集到的正常數(shù)據(jù)加入到建模數(shù)據(jù)中，并剔除早期的歷史數(shù)據(jù)使建模數(shù)據(jù)總量保持不變，提高了模型適應(yīng)性，使模型隨著過程的運行進(jìn)行調(diào)整，所監(jiān)控的關(guān)鍵變量也隨之改變。[0305]3.通過繪制置信橢圓對煉油過程進(jìn)行實時監(jiān)測，采用這種可視化的方式，方便操作人員更加直觀地了解過程所處的運行狀態(tài)并進(jìn)行相關(guān)操作。[0306]4.正常狀態(tài)下的煉油過程根據(jù)其工藝工況和性能指標(biāo)可以分為不同的生產(chǎn)模式，例如高經(jīng)濟(jì)效益模式或低經(jīng)濟(jì)效益模式，不同生產(chǎn)模式的數(shù)據(jù)會映射在置信橢圓內(nèi)不同的區(qū)域，通過將這些模式下的歷史數(shù)據(jù)映射在橢圓中對橢圓進(jìn)行劃分，在實時監(jiān)控時，通過實時采集的數(shù)據(jù)映射在橢圓中的位置來判斷當(dāng)前煉油過程所處的生產(chǎn)模式，并且可以通過路徑優(yōu)化和模式點反變換得到的操作變量調(diào)整方式指導(dǎo)煉油裝置生產(chǎn)操作優(yōu)化。[0307]5.本發(fā)明采用A*算法作為優(yōu)化算法，可以在優(yōu)劣區(qū)間找到一條最優(yōu)路徑，同時可以通過路徑上的點反推出最優(yōu)操作條件。[0308]下面通過實施例對本發(fā)明進(jìn)行具體描述。有必要在此指出的是，以下實施例只用于對本發(fā)明作進(jìn)一步說明，不能理解為對本發(fā)明保護(hù)范圍的限制，本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)本發(fā)明的內(nèi)容作出的一些非本質(zhì)的改進(jìn)和調(diào)整，仍屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。[0309]實施例1[0310]本實施例將本發(fā)明的基于大數(shù)據(jù)的煉油過程模式優(yōu)化方法應(yīng)用到催化重整(CCR)工藝過程中。圖1給出了催化重整的工藝過程流程圖。催化重整工藝由預(yù)加氫單元、重整單元以及催化劑再生系統(tǒng)組成，在以生產(chǎn)芳烴為目的時，還包括芳烴抽提和精餾裝置。經(jīng)過預(yù)處理后的原料進(jìn)入重整工段，與循環(huán)氫混合并加熱之后進(jìn)入反應(yīng)器，反應(yīng)器由3至4個串聯(lián)，其間設(shè)有加熱爐，以補(bǔ)償反應(yīng)所吸收的熱量。離開反應(yīng)器的物料進(jìn)入分離器分離出氫循環(huán)氣(多余部分排出),所得液體由穩(wěn)定塔脫去輕組分后作為重整汽油，是高辛烷值汽油組分，或送往芳烴抽提裝置生產(chǎn)芳烴。[0311]CCR模型包括51個輸入變量和16個輸出變量。通過對輸入變量進(jìn)行控制可以得到不同運行狀態(tài)的CCR模型，其中對輸出結(jié)果影響較大的輸入變量有反應(yīng)溫度、壓力、進(jìn)料流+、苯質(zhì)量流量以及芳烴的量來進(jìn)行判斷。表1列出了本實施例所涉及的操作變量。[0312]表1:操作變量描述單位1一段反應(yīng)溫度℃2二段反應(yīng)溫度℃3三段反應(yīng)溫度℃4四段反應(yīng)溫度℃56預(yù)加氫進(jìn)料總量7壓縮機(jī)壓力8T201塔板溫度℃9T201塔板溫度℃T601塔底溫度℃抽出二甲苯重整進(jìn)料負(fù)荷[0314]采用本發(fā)明的基于大數(shù)據(jù)的煉油過程模式優(yōu)化方法對CCR過程進(jìn)行監(jiān)控和優(yōu)化，[0315]1.采集一段時間CCR過程正常運行狀態(tài)下的樣本數(shù)據(jù)Z=[z?,Z?,...,Z;,...,z?][0316]2.對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到均值為0、方差為1的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集X=[x?,X?,..,x]∈R"×,計[0322]3.對經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后所得到的X運用主元分析法進(jìn)行降維處理，具體按如下步[0340]4.令得分矩陣T的前兩列為xdat=[t?,t?]∈R"×2,利用該矩陣具體繪制置信度為95%的置信橢圓的步驟如下：所要繪制的置信橢圓的置信度為95%,對rd進(jìn)行升序排序后，將rd第95%個位置所對應(yīng)的值作為r∈R;[0345]e)計算4-a)中所得矩陣s的特征值和對應(yīng)的特征向量，計算公式與式(5)和式(6)橢圓，橢圓的公式為：[0352]其中，xm1為xdat第一列的平均值，xm2為xdat第二列的平均值，繪制的橢圓如圖3所示。[0353]5.不同生產(chǎn)模式下的數(shù)據(jù)在置信橢圓中的投影會分布在不同的區(qū)域，根據(jù)CCR過程的性能指標(biāo)，根據(jù)歷史工況對應(yīng)的效益分級對歷史數(shù)據(jù)設(shè)置不同的標(biāo)簽，效益值在歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)中可以查到，將歷史數(shù)據(jù)的得分矩陣的前兩列進(jìn)行投影，可以通過不同區(qū)域數(shù)據(jù)點所帶的標(biāo)簽對置信橢圓進(jìn)行劃分，并以不同顏色進(jìn)行區(qū)分如圖4所示。[0354]6.將CCR過程在正常工況下運行一段時間后通過調(diào)整操作變量中壓縮機(jī)壓力的值使過程偏離正常狀態(tài)，并收集數(shù)據(jù)得到Y(jié)∈R×,對所采集的數(shù)據(jù)運用訓(xùn)練數(shù)據(jù)計算所得的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行歸一化處理得到Y(jié)m∈R×n。[0355]7.將Ym乘以3-d)所得負(fù)載矩陣P的前兩列，計算公式為：[0357]8.將scorey中每一組數(shù)據(jù)代入公式(12)中與數(shù)值1進(jìn)行比較，若大于1,則表示該組數(shù)據(jù)映射在橢圓外，若小于等于1,則表示該組數(shù)據(jù)映射在橢圓內(nèi)。[0358]9.假設(shè)故障數(shù)據(jù)點為x∈R1×,其SPE貢獻(xiàn)率的計算公式為：T表示轉(zhuǎn)置，?=I-PP,I為單位矩陣，P為訓(xùn)練樣本所得負(fù)載矩陣，n為變量數(shù)，所求的SPE貢獻(xiàn)率最大的變量即為發(fā)生故障的變量，SPE貢獻(xiàn)率如圖5所示，根據(jù)圖5可以判定故障產(chǎn)生的原因主要是由第七個變量即壓縮機(jī)壓力起主要作用，與實際操作情況相符。[0361]10.催化重整生產(chǎn)過程的經(jīng)濟(jì)效益分別與液化氣流量(x?)、氫氣流量(x?)、干氣流量(x?)、碳5(x?)、碳6(x5)、芳烴(x?)以及重整進(jìn)料負(fù)荷(x?)有關(guān)，這些物質(zhì)的價格如表2所表2:催化重整經(jīng)濟(jì)效指標(biāo)各物質(zhì)價格進(jìn)料負(fù)荷液化氣氫氣干氣碳5碳6芳烴因此催化重整生產(chǎn)過程經(jīng)濟(jì)效益的計算公式可以表示如根據(jù)歷史樣本即可繪制如圖6所示效益值，從而可以在置信橢圓中劃分高效益區(qū)和低效益區(qū)，分別如圖7和圖8所示。圖7中，綠色點(淺色點)所在位置代表高效益區(qū)。圖8中，綠色點(淺色點)所在位置代表低效益區(qū)。[0367]針對置信橢圓中的當(dāng)前工況點defen=(x,y)∈R1×2,可以采用下式獲得原始變量：[0368]Xori=(defen×PC)·×std(X)+mean(X)[0369]其中，defen=(x,y)∈R1×2為置信橢圓中的點的橫縱坐標(biāo)，PC=[p?,p?]∈R×2為主成分分析建模時負(fù)載矩陣的前兩列，std(X)為主成分分析采用的基礎(chǔ)樣本的方差，mean(X)為主成分分析采用的基礎(chǔ)樣本的均值，m為樣本個數(shù)，X。r;為橢圓中defen=(x,y)∈R1×2步驟1步驟2步驟3步驟51常初點℃℃1常初點℃度1℃1常常度℃量%裝置自變量數(shù)據(jù)點作為模型輸入變量和20個裝置因變量數(shù)據(jù)點作為模型對應(yīng)的輸出變量，[0378]本實施例采用本發(fā)明的一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的催化裂化裝置運行狀態(tài)識別及優(yōu)化狀態(tài)下大量數(shù)據(jù)組合構(gòu)建樣本集Z=[z?,Z?,·..,Z,,.…,z]∈R",其中z=[z?,Z2i,…,zm]T代表第i個測量變量的m個樣本。[0380]表4:催化裝置模型變量名稱編號編號1再生煙道氣0?分析2再生外循環(huán)管滑閥壓降3再生煙道氣CO?分析待生外循環(huán)管壓降CN114239321B說明書26/45頁45外取熱器斜管滑閥壓降6冷再生斜管密度兩器差壓(SIS)7再生斜管密度沉降器(R-201)頂壓力8再生器二密相密度提升管反應(yīng)器(R-201A)出口壓力9提升管反應(yīng)器(R-201A)入口壓力燒焦罐頂部壓力預(yù)混合器外筒密度燒焦罐下部壓力原料油至提升管反應(yīng)器流量再生器(R202)集氣室溫度小主風(fēng)至外循環(huán)管流量提升管二反區(qū)入口溫度提升管中部溫度預(yù)混合器出口溫度控制密相溫度控制反應(yīng)溫度(SIS)沉降器R201汽提段藏量控制瀝青質(zhì)膠質(zhì)分餾塔頂溫度殘?zhí)糠逐s塔底循環(huán)抽出溫度原料油密度(20℃)輕柴油系統(tǒng)柴油抽出溫度原料油初餾點原料油10%回收溫度原料油50%回收溫度再吸收塔底部抽出溫度再吸收塔頂部溫度富吸收油返回主分餾塔溫度吸收塔塔干氣去精制的流量吸收塔塔頂干氣出裝置壓力穩(wěn)定塔塔中部溫度吸收塔塔頂溫度吸收塔頂循環(huán)抽出溫度穩(wěn)定塔塔頂溫度穩(wěn)定塔塔底溫度1再生煙氣氧氣2乙烯產(chǎn)量34丙烯產(chǎn)量567穩(wěn)定汽油干點8輕柴油的95%點9油漿的粘度降序排序：[0399]特征向量：V=[p?,p?,P?..,p]∈R"×;[0405]d)保留與k個最大特征值相對應(yīng)的k個特征向量，得到負(fù)載矩陣P=[p?,P?,D?,[0408]4.令得分矩陣T的前兩列為xdat=[t?,t?]∈R"×2,按照以下步驟利用該矩陣具體繪制置信度為95%的置信橢圓：[0410]b)計算xdat每一列的平均值得xm∈R1×2,并將每一行的數(shù)值減去對的百分位數(shù)，由于所要繪制的置信橢圓的置信度為95%,對rd求第5%個位置所對應(yīng)的值，得到r∈R;[0413]e)參照式(5)和式(6)計算4-a)中所得矩陣s的特征值和對應(yīng)的特征[0414]f)利用4-d)中r以及4短軸：[0418]g)以4-b)中xm為橢圓的中心點，根據(jù)中心點以及橢圓的長軸和短軸繪制置信橢[0421]5.不同生產(chǎn)模式下的數(shù)據(jù)在置信橢圓中的投影會分布在不同的區(qū)域。如圖12所出了本實施例的置信橢圓區(qū)域劃分結(jié)果，綠色(淺色)點所在區(qū)部密度使過程偏離正常狀態(tài)，并收集數(shù)據(jù)得到Y(jié)∈R×,對所采集的數(shù)據(jù)運用訓(xùn)練數(shù)據(jù)計算[0425]8.將scorey中每一組數(shù)據(jù)代入公式(12)中與數(shù)值1進(jìn)行比較，若大于1,則表示該生的原因主要是由第10個變量(即燒焦罐下部密度)起主要作用，與步驟(6)的實際操作情[0432]本實施例采用本發(fā)明的一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的硫磺回收裝置運行狀態(tài)識別及優(yōu)化置正常運行狀態(tài)下大量數(shù)據(jù)組合構(gòu)建樣本集Z=[z?,Z?,...,Z;,...,z]∈R",[z?;,Z2;,…,zm]T代表第i個測量變量的m個樣本。[0434]編號編號1高濃度酸性氣流量R603出口尾氣CS?23高濃度酸性氣進(jìn)爐溫度4空氣進(jìn)爐溫度凈化后尾氣硫化氫5急冷水返回溫度6凈化后尾氣COS7凈化后尾氣CS?89凈化后尾氣氮氧化物貧胺液硫化氫半貧液溫度精貧液溫度加氫反應(yīng)器床層溫度急冷塔出口溫度E602出口過程氣COS急冷水外甩流量E602出口過程氣CS?R601出口過程氣COS總硫回收率R601出口過程氣CS?1加氫反應(yīng)器床層溫度23總硫回收率4R603出口尾氣CS?56凈化后尾氣硫化氫78凈化后尾氣COS9