Методы повышения точности моделей виртуальных анализаторов показателей качества фракции 80...180° С для колонны К-2 установки атмосферно-вакуумной перегонки нефти

Bibliographic Details
Title:	Методы повышения точности моделей виртуальных анализаторов показателей качества фракции 80...180° С для колонны К-2 установки атмосферно-вакуумной перегонки нефти
Publisher Information:	Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, 2021.
Publication Year:	2021
Subject Terms:	усовершенствованное управление, виртуальный анализатор, регрессионная модель, нейронные сети
Description:	Рассматривается задача повышения точности модели виртуального анализатора показателей качества фракции 80…180°С для колонны К-2 установки атмосферно-вакуумной перегонки нефти. Построены модели виртуальных анализаторов с применением регрессионных методов и искусственных нейронных сетей. Определена методика отбора данных параметров технологического процесса, позволяющая строить более точные модели, чем используемые на установке в настоящее время. Регрессионные модели оценивались по методу наименьших квадратов. Дополнительно рассмотрен альтернативный метод решения задачи с использованием нейронных сетей. Показано, что нейронные сети позволяют построить более точную модель виртуального анализатора, чем регрессионные методы, не прибегая к предварительной фильтрации и отбору данных технологического процесса для построения модели. Ввиду особенностей существующего программного обеспечения систем усовершенствованного управления технологическим процессом (СУУТП), стандартно применяемых на предприятиях, использование нейронных сетей в настоящее время не представляется возможным, но является перспективным направлением для проработки. Автоматизация в промышленности, Выпуск 7 2021, Pages 25-29
Document Type:	Article
Language:	Russian
DOI:	10.25728/avtprom.2021.07.06
Accession Number:	edsair.doi...........382933e0ef2fbab9cb77d3d99cb1e1c4
Database:	OpenAIRE

Description
DOI:	10.25728/avtprom.2021.07.06