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申请/专利权人：山东长兴塑料助剂股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于酯化反应的脱醇塔脱醇流量控制系统及方法，具体涉及脱醇塔脱醇技术领域；通过在对脱醇塔内的目标脱醇流量进行调控时，判断脱醇塔内的流量控制是否稳定，对脱醇塔内塔顶压力的递增频率变化情况和冷凝器的冷凝液体流量波动幅度进行综合分析，评估脱醇塔内的冷却效果，将脱醇塔内的冷却效果进行划分，并对脱醇塔内的温度数据变化趋势进行分析，评估脱醇塔内整体温度变化的稳定性；根据脱醇塔内的冷却效果和脱醇塔内整体温度变化的稳定性，对其使用模糊逻辑后动态调整脱醇塔的脱醇流量，确保脱醇塔在不同运行条件下保持高效、稳定和安全的运行状态，提高了系统的整体效率和设备寿命，同时减少了环境污染和安全隐患。

主权项：1.一种基于酯化反应的脱醇塔脱醇流量控制方法，其特征在于：包括以下步骤；S1：在确定脱醇塔的操作参数后，开启进料泵和出料阀门，使液体进入脱醇塔内，通过控制器对设定的目标脱醇流量进行初始调控；S2：在对脱醇塔内的目标脱醇流量进行初始调控时，通过不同类型的传感器实时监测脱醇塔内的运行数据，对实时运行数据进行分析后，判断脱醇塔内的流量控制是否稳定；S3：当脱醇塔内的流量控制出现不稳定时，对脱醇塔内塔顶压力的递增频率变化情况和冷凝器的冷凝液体流量波动幅度进行综合分析，评估脱醇塔内的冷却效果；步骤S3具体包括：根据脱醇塔内塔顶压力的递增频率变化情况生成塔顶压力增幅异常指数，则塔顶压力增幅异常指数的获取方法为：通过安装在脱醇塔塔顶的压力传感器实时获取塔顶压力数据，并计算每个时间点的压力增幅值，具体的计算表达式为：ΔF＝Ft-Ft-1；式中，F为时间点t的塔顶压力，Ft-1为时间点t-1的塔顶压力，ΔF为每个时间点的压力增幅值；使用指数加权移动平均模型计算平滑后的压力增幅值，其中，模型的计算表达式为：EAt＝λΔF+1-λEAt-1；式中，EAt为时间点t的指数加权移动平均值，λ为平滑参数，EAt-1为时间点t-1的指数加权移动平均值，将获取到的指数加权移动平均值与预先设置的标准状态下的塔顶压力数据变化标准范围进行比较，计算塔顶压力增幅异常指数，其中，塔顶压力数据变化标准范围为：μEA-kσEA～μEA+kσEA；μEA为EA的均值，σEA为EA的标准差，k为控制限宽度因子；当EAtμEA+kσEA时，此时的塔顶压力增幅异常指数计算表达式为：DR＝|EAt-μEA+kσEA|；当EAtμEA-kσEA时，此时的塔顶压力增幅异常指数计算表达式为：DR＝|μEA-kσEA-EAt|；式中，DR为塔顶压力增幅异常指数；根据固定时间段内冷凝液体流量的波动幅度生成冷凝液体流量波动指数，则冷凝液体流量波动指数的获取方法为：获取s时间段内的冷凝液体流量数据，记录为时间序列数据xs，使用离散小波变换对数据xs进行多尺度分解，xs＝∑j,kcj,kψj,ks；其中，cj,k为第j级小波分解的第k个小波系数，ψj,k为对应的小波基函数；计算第j级分解的小波系数的能量谱，Ej＝∑k|cj,k|2；其中，Ej为第j级分解的小波系数能量谱，cj,k为第j级分解的第k个小波系数，综合各级的小波系数能量谱，计算流量波动指数，具体的计算表达式为：WF＝∑jEj；其中，WF为冷凝液体流量波动指数；将塔顶压力增幅异常指数和冷凝液体流量波动指数转换为第一特征向量，将第一特征向量作为机器学习模型的输入，机器学习模型以每组第一特征向量预测脱醇塔内的冷却效果分析值标签为预测目标，以最小化对所有脱醇塔内的冷却效果分析值标签的预测误差之和作为训练目标，对机器学习模型进行训练，直至预测误差之和达到收敛时停止模型训练，根据模型输出结果确定脱醇塔内的冷却效果分析值；S4：根据评估结果，将脱醇塔内的冷却效果进行划分，将其划分为高冷却效果，一般冷却效果和低冷却效果，并采取相应的措施；S5：当脱醇塔内的冷却效果为一般冷却效果时，对脱醇塔内的温度数据变化趋势进行分析，评估脱醇塔内整体温度变化的稳定性；S6：根据脱醇塔内的冷却效果和脱醇塔内整体温度变化的稳定性，对其使用模糊逻辑后动态调整脱醇塔的脱醇流量。

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