基于bayes估计的催化剂失效判定方法

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1、摘要石油化工行业是我国国民经济的支柱产业之一，然而它也是我国工业界的污染大户。在生产过程存在多种易燃、易爆和有毒的物质，因此石化企业是一种安全环保要求高的企业。为此，对石化企业的化工装置进行监控是十分必要的，特别对于存在大量氧化还原反应的化工装置，对其使用的催化剂进行监控更成为重中之重。这对于保证企业安全生产，减少对大气的污染，提高催化剂的有效利用率和降低企业生产成本，都具有十分重要的意义。本课题以广州石化硫磺回收装置为例，建立了一套基于Bayes估计的催化剂失效判定方法。本文首先对装置的工艺流程进行了简要的分析，在工艺流程分析和专家经验总结的基础上，对催化剂影响参数及关键监测点进行了详

2、细的分析和归纳。接着根据硫磺回收装置生产流程的特点，分析了关键监测点的影响参数。采用多元线性回归，分别对各关键监测点及其影响参数进行历史数据分析，从而拟合出各关键监测点的趋势预测模型。最后通过预测模型获得各关键监测点的预测值及其发生概率，再利用分层次Bayes估计对催化剂趋势状态进行判定。另外，本文根据课题研究对象的特点，结合生产中的现实情况，初步建立了一套自学习机制。本文提出的自学习机制主要包含两个方面：一是关键监测点预测参数自学习机制，采用逐步回归法对海量参数进行变量筛选，使预测模型能得到进一步的参数修正，为Bayes估计提供更加可靠的预测值；二是关键监测点选择机制，基于专家经验，总

3、结的关键监测点的共同点，得出在催化剂失效时各关键监测点都出现的数据波动特征，形成初步的关键监测点选择机制。最后，对本文所做的研究工作进行了总结，并针对课题目前研究情况和结果，对其将来的研究进行了展望，指出了需要进一步完善和改进的地方。关键词：Bayes估计催化剂失效判定逐步回归!至三些查兰三兰堡圭兰竺兰兰AbstraCtPetrochemicalindustryisoneofthemainstayindustriesinournationaleconoⅢy．However，itisalsothemostcontaminatiVe．Intheprocessofproduction，ther

4、eismuchcontaminationwhichiseasytoburn，explodeandbepoisonous．Itisnecessaryforapetrochemicalenterprisetobehighlysafeandenvironmentallyprotective．Aimmingatthisgoal，theactivitystatusofactivatoristhemostimportantintheinspectionandcontr01，especiallyforthechemicalequipmentwithmassoxidizingreaction，becau

5、seitisverysignificanttoensurethesaftyproduction，reduceairpollution，improvetheeffectofactivator，anddecreasethecOst．Inthispaper，thesulphurrecoverydeviceisinvestigated．BasedupontheBayesestimation，adiscriminantmethodisputforwardfortheactivitystatusofactivator．First，thechemicalprocessisbrieflyanalyzed

6、，andthentheinfluenceparaITletersareconcludedandthekeyinspectpointsareselectedduetoprocessanalysisandexpertexperienceInaccordancewiththecharacteristicsofdevice，theparameterinfluencesontheprocessareanalyzed．Second，theestimatesfortheinfluenceparametersareforⅢedandthemodelstopredictthetendenciesforth

7、ekeyinspectpointsarebuiltupbymeansofmultipleregression．Finally，thepredictivevaluesfortheprocesspar硼etersandrelatedprobabilitiestooccurareobtainedonthekeypOintsbytheregressionmodel，andtheactivitystatusofactivatoristhend