申请/专利权人：桐昆集团股份有限公司;浙江中控技术股份有限公司;浙江恒云智联数字科技有限公司

申请日：2023-06-30

公开（公告）日：2023-11-10

公开（公告）号：CN117037938A

主分类号：G16C20/30

分类号：G16C20/30;G16C20/70

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.11.28#实质审查的生效;2023.11.10#公开

摘要：本发明公开了基于机理和LGBM数据模型双驱动预测聚酯酯化物酸值的方法，所述方法包括结合聚酯合成动力学建立聚酯酯化酸值的机理模型，采集工质量数据构建LGBM回归决策树数据模型进行数据驱动预测；利用机理模型进行酸值验证得到酸值预测结果AN1；利用LGBM回归决策树数据模型进行酸值验证得到酸值预测结果AN2；基于生产工况和化验分析数据开展双模型训练，得出机理预测结果AN1和数据预测结果AN2的权重系数；据实时工况和原料信息，综合权重系数对AN1和AN2进行加权计算得到酸值结果AN，对每一分钟的酯化物酸值进行预测并嵌入到DCS控制页面展示。能够解决酯化在取样化验时存在化验结果延迟、无法及时跟踪聚酯工艺状况变化以及化验成本较高的问题。

主权项：1.基于机理和LGBM数据模型双驱动预测聚酯酯化物酸值的方法，其特征在于：所述方法包括：S1、结合聚酯合成动力学建立聚酯酯化酸值的机理模型；S2、采集工艺控制变量、监测变量、主要原料的质量数据，构建LGBM回归决策树数据模型进行数据驱动预测，所述工艺控制变量、监测变量、主要原料的质量通过DCS系统或LIMS系统进行数据采集；S3、利用机理模型进行酸值预测，将测试集在机理模型上进行验证得到酸值预测结果AN1；S4、利用LGBM回归决策树数据模型进行酸值预测，将测试集在数据驱动模型上进行验证得到酸值预测结果AN2；S5、基于生产工况和化验分析数据开展所述机理模型和所述LGBM回归决策树数据模型的双模型训练，得出机理预测结果AN1和数据预测结果AN2的权重系数；S6、据实时工况和原料信息，综合权重系数对AN1和AN2进行加权计算得到酸值结果AN，对每一分钟的酯化物酸值进行预测并嵌入到DCS控制页面展示。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 桐昆集团股份有限公司;浙江中控技术股份有限公司;浙江恒云智联数字科技有限公司 基于机理和LGBM数据模型双驱动预测聚酯酯化物酸值的方法

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