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申请/专利权人：山东恒信新材料有限公司

摘要：本发明涉及针状焦加工技术领域，具体公开了一种基于大数据的针状焦加工监测方法，包括判断特征向量与多个对照向量集合的关系并选择目标集合，基于目标集合获取当前单位量的混合料的最优解，并将混合料输入最优解对应的第二加热件内和依据第二加热件内混合料的总量和累加速度控制多个第二加热件中与焦化塔的连通状态，本发明通过多维化的温度数据，更加精准的对混合料的状态进行数据化表示，从而实现帮助确定针状焦加工的最优的工艺控制策略的目的。

主权项：1.一种基于大数据的针状焦加工监测方法，其特征在于，包括如下步骤：将精制沥青和循环油进行混合获取混合料，并将混合料输入第一加热件内对混合料进行初加热，监测初加热过程中单位量的混合料温度变化状态；在混合料温度变化过程中选取若干目标温度区间，在目标温度区间内基于预设评价模型获取对应的温度变化系数；选取若干目标温度区间的过程包括：获取初始温度和预设跨度并设置初始区间，并获取云端存储的大数据中不同品质的混合料的温度变化曲线；将不同品质的混合料初始区间内温度变化曲线与预设的标准状态进行比对，依据比对结果判断初始区间是否符合要求；若不符合要求则舍弃当前初始区间，若符合要求则进行连续的跨度拓展判定，直到跨度拓展判定不通过，依据最后一次通过跨度拓展判定的判定结果获取目标温度区间；将不同品质的混合料初始区间内温度变化曲线与预设的标准状态进行比对的过程包括：先根据混合料的温度随时间变化的累计变化获取比对系数；其中，通过算式： 获取比对系数Dv，其中N是不同品质的混合料的总个数，Xj是第j个混合料预设的初始温度，Δ是拓展判定的预设跨度，δ是预设的补正系数，为常数，FjT是第j个混合料的温度随时间变化的函数曲线，是标准状态混合料温度随时间变化的函数曲线；再将比对系数Dv与允许值Dv0进行比对，若Dv≥Dv0则判断初始区间符合要求，若Dv＜Dv0则判断初始区间不符合要求；进行跨度拓展判定的过程包括：S1、为预设跨度增加一个标准跨度，获取增加标准跨度后的比对系数Dv1；S2、通过算式：获取判定系数，将与预设的判定区间进行比对，若落入判定区间则通过判定，否则判定不通过；S3、在通过一次判定后再次执行S1和S2直到判定不通过；其中，基于预设评价模型获取对应的温度变化系数的过程包括：根据在目标温度区间内完成升温的用时和目标温度区间内的区间长度获取温度变化系数；其中，通过算式： 获取第i个目标温度区间的温度变化系数Wi，其中σ1和σ2分别是预设的第一权重系数和第二权重系数，为常数且σ1＞σ2，ti是第i个目标温度区间内完成从区间起点到终点的升温过程的用时，是预设的标准用时，基于标准状态的混合料测定获取，Ti是第i个目标温度区间预设的温度补偿量，Δi是第i个目标温度区间的区间起点与终点对于温度数值的差值；生成对照向量集合的过程包括：基于云端存储的大数据为每种品质的混合料初始化一个参考向量；获取所有参考向量两两之间的第一向量距离，并将第一向量距离与相似值进行比较；依据与相似值的比较结果生成对照向量集合；依据与相似值的比较结果生成对照向量集合的过程包括：将第一向量距离不大于相似值的一对向量设定为初始组合；分别以初始组合中任意一个参考向量为基础获取该参考向量与其它参考向量的第二向量距离，将所有第二向量距离与分类值进行比较；以所有第二向量距离不大于分类值的参考向量和初始向量构建对照向量集合；依据多个温度变化系数构建特征向量；基于云端存储的大数据为不同品质的混合料构建多个工艺控制策略，以及为对应的混合料生成对照向量集合；判断特征向量与多个对照向量集合的关系并选择目标集合，基于目标集合获取当前单位量的混合料的最优解，并将混合料输入最优解对应的第二加热件内；依据第二加热件内混合料的总量和累加速度控制多个第二加热件中与焦化塔的连通状态；控制多个第二加热件中与焦化塔的连通状态的过程包括：获取一个第二加热件内混合料的总量和累加速度并判断总量是否超过预设量以及累加速度是否超过预设速度；若总量超过预设量或者累加速度超过预设速度，则将对应的第二加热件与焦化塔进行连通，其中，同一时间仅有一个第二加热件与焦化塔连通。

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