申请/专利权人：中国石油化工股份有限公司;中石化安全工程研究院有限公司

申请日：2022-10-08

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117877612A

主分类号：G16C20/30

分类号：G16C20/30;G16C20/70;G06N3/0455

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明涉及催化裂化装置污染物预测技术领域，具体涉及一种利用隐空间相关特征的催化再生烟气NOx浓度预测方法，该方法包括S1、建立目标驱动自编码器神经网络子模型；S2、对目标驱动自编码器神经网络子模型进行训练，得到训练完成后的目标驱动自编码器神经网络子模型；S3、将训练完成的若干个目标驱动自编码器神经网络子模型进行堆叠，得到目标驱动自编码器深度神经网络模型，以获得隐空间相关特征；S4、运用隐空间相关特征建立全连接神经网络模型；S5、对全连接神经网络模型进行训练；S6、运用训练好的全连接神经网络模型，对下一采样时刻的催化再生烟气NOx浓度进行预测。运用该方法，极大的提高了对催化再生烟气NOx浓度的预测精度。

主权项：1.一种利用隐空间相关特征的催化再生烟气NOx浓度预测方法，其特征在于，所述利用隐空间相关特征的催化再生烟气NOx浓度预测方法包括以下步骤：S1、建立目标驱动自编码器神经网络子模型；S2、对目标驱动自编码器神经网络子模型进行训练，得到训练完成后的目标驱动自编码器神经网络子模型；S3、将训练完成的若干个目标驱动自编码器神经网络子模型进行堆叠，得到目标驱动自编码器深度神经网络模型，以获得隐空间相关特征；S4、运用隐空间相关特征建立全连接神经网络模型；S5、对全连接神经网络模型进行训练；S6、运用训练好的全连接神经网络模型，对下一采样时刻的催化再生烟气NOx浓度进行预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国石油化工股份有限公司;中石化安全工程研究院有限公司 利用隐空间相关特征的催化再生烟气NOx浓度预测方法

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