[發明專利]基于卷積長短期記憶網絡的加熱爐溫度場實時預測方法在審
| 申請號： | 201911036206.9 | 申請日： | 2019-10-29 |
| 公開（公告）號： | CN110909508A | 公開（公告）日： | 2020-03-24 |
| 發明（設計）人： | 李濤;孫全勝;王津申;王艷麗;李洪濤;郭拂娟;李夢瑤;歐陽彤彬;孫磊;景大尉;鄧文博;薛志新 | 申請（專利權）人： | 中國石油化工股份有限公司 |
| 主分類號： | G06F30/27 | 分類號： | G06F30/27;G06N3/04;G06F119/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201 | 代理人： | 杜文茹 |
| 地址： | 100728 北*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 卷積 短期 記憶 網絡 加熱爐 溫度場 實時 預測 方法 | ||
1.一種基于卷積長短期記憶網絡的加熱爐溫度場實時預測方法，其特征在于，包括如下步驟：
1)搭建溫度場實時預測網絡；
2)對溫度場實時預測網絡進行訓練；
3)對工業加熱爐各數據分別進行歸一化處理；
4)對工業加熱爐各數據進行三維擴展；
5)將擴展后的數據送入訓練好的溫度場實時預測網絡得到三維溫度場預測結果；
6)通過步驟2)中保留的三維溫度場每個點對應的管壁溫度場的空間坐標，將得到的三維溫度場預測結果還原為管壁溫度場。
2.根據權利要求1所述的基于卷積長短期記憶網絡的加熱爐溫度場實時預測方法，其特征在于，步驟1)所述的溫度場實時預測網絡網絡共有4層卷積長短期記憶網絡(ConvLSTM)，輸入數據通道數為18，第一層長短期記憶網絡(ConvLSTM1)輸出數據通道數為24，第二層長短期記憶網絡(ConvLSTM2)輸出數據通道數為48，第三層長短期記憶網絡(ConvLSTM3)輸出數據通道數為24，將第一層長短期記憶網絡(ConvLSTM1)和第三層長短期記憶網絡(ConvLSTM3)的輸出數據進行拼接，得到通道數量為48的數據，并送入第四層長短期記憶網絡(ConvLSTM4)，最終得到24通道的溫度場輸出(output)；
同時，第一層長短期記憶網絡(ConvLSTM1)、第二層長短期記憶網絡(ConvLSTM2)、第三層長短期記憶網絡(ConvLSTM3)的輸入和輸出的時間序列長度均10，第四層長短期記憶網絡(ConvLSTM4)的輸入的時間序列長度均10，輸出時間序列為長度3。
3.根據權利要求1所述的基于卷積長短期記憶網絡的加熱爐溫度場實時預測方法，其特征在于，步驟2)包括：
(1)對工業加熱爐各數據采用如下公式分別進行歸一化處理：
其中，x為要進行歸一化的數據，mean、max、min分別為該工況數據訓練樣本范圍內的均值、最大值、最小值；
(2)對工業加熱爐各數據進行三維擴展；
(3)將管壁溫度場轉換為三維溫度場
(4)對溫度場實時預測網絡進行訓練，訓練時不凍結網絡參數，訓練時的初始學習率為0.01，訓練時的批次大小為1，損失函數選擇L1損失函數，采用Adam算法來優化損失函數；總共迭代600次，每迭代40次就將學習率乘以0.8進行衰減，網絡在第480次迭代時達到最佳效果，得到最優模型；最優模型輸出的平均絕對誤差為28.3開爾文。
4.根據權利要求1所述的基于卷積長短期記憶網絡的加熱爐溫度場實時預測方法，其特征在于，步驟2)所述的數據包括：按設定時間測量得到的工業加熱爐中分布式控制系統的各個溫度、壓力、氧含量、氣流量的值。
5.根據權利要求1所述的基于卷積長短期記憶網絡的加熱爐溫度場實時預測方法，其特征在于，步驟2)第(2)步和步驟3)的擴展方法相同，均是將1個工況數據擴展成一個32*652的矩陣，矩陣中每個元素都填上該工況數據；而對于管壁上的8個熱電偶的溫度數據，擴展的時候只在熱電偶對應的空間位置附近50個元素填上該熱電偶測得的溫度數據，其余元素置零，最后得到18*32*652的輸入數據。
6.根據權利要求1所述的基于卷積長短期記憶網絡的加熱爐溫度場實時預測方法，其特征在于，步驟2)第(3)步是首先按z軸將管道分為24根管道，然后將管壁沿軸切開展開成一個矩形，展開方法為按管道軸心方向依次選取32個點，將32個點按z軸方向進行排列，得到第一列數據；再按管道軸心方向依次選取32個點繼續排列，重復652次得到一個24*32*652的矩陣，同時，對于溫度場的溫度數值均除以1000使得數值范圍在0到1之間，保留三維溫度場每個點對應的管壁溫度場的空間坐標。
7.根據權利要求1所述的基于卷積長短期記憶網絡的加熱爐溫度場實時預測方法，其特征在于，步驟3)所述的歸一化處理是采用如下公式進行：
其中，x為要進行歸一化的數據，mean、max、min分別為該工況數據訓練樣本范圍內的均值、最大值、最小值。
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