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申请/专利权人：深圳华尔升智控技术有限公司

摘要：本申请公开了一种氦气回收提纯方法及过程中用的净化装置，该方法包括：对含氦工业废气进行智能预处理；利用多级热能回收系统回收所述含氦工业废气的废热；使用多级催化反应器系统去除所述含氦工业废气的杂质；采用气体分离技术进行氦气富集和初步纯化；通过精馏模块对氦气进行精馏提纯；利用净化技术实现氦气的精细纯化；利用智能监控和维护系统进行预测性维护。

主权项：1.一种氦气回收提纯方法，其特征在于，所述方法包括：对含氦工业废气进行智能预处理；利用多级热能回收系统回收所述含氦工业废气的废热；使用多级催化反应器系统去除所述含氦工业废气的杂质；采用气体分离技术进行氦气富集和初步纯化；通过精馏模块对氦气进行精馏提纯；利用净化技术实现氦气的精细纯化；利用智能监控和维护系统进行预测性维护；其中，对含氦工业废气进行智能预处理，包括：通过过滤器去除所述含氦工业废气中的微米级颗粒物；使用多级化学吸附装置去除腐蚀性杂质，包括酸性气体、碱性气体和有机污染物；基于随机预测控制SPC系统，动态调整所述多级化学吸附装置的再生周期；其中，基于随机预测控制SPC系统，动态调整所述多级化学吸附装置的再生周期，包括：建立SPC框架，包括：定义系统状态变量，所述系统状态变量包括温度、压力和流量；确定控制输入参数，所述输入参数包括阀门开度、压缩机功率；建立包含无界过程噪声的系统动态模型，其中，使用随机微分方程SDE来描述系统动态：dX＝fX,U,tdt+GX,U,tdW，其中，fX,U,t是确定性动态函数，GX,U,t是噪声强度矩阵，W是维纳过程，表示无界过程噪声，X为状态向量，U为控制输入向量，t为切换时间；建立概念性收缩时域和滚动时域公式，其中，收缩时域为：在t时刻，优化问题的时域为[t,T]，其中T是固定的终止时间；目标函数：J＝E[∫[t,T]LXτ,Uτdτ+ΦXT]；其中L是阶段代价函数，Φ是终端代价函数；滚动时域为：在每个时刻t，解决有限时域[t,t+H]的优化问题，其中H是预测时域；仅执行最优控制序列的第一个元素，然后将时域向前滚动；采集所述含氦工业废气的各项参数；构建并训练深度神经网络；将所述含氦工业废气的各项参数输入至所述深度神经网络中，以使所述深度神经网络结合所述SPC框架，实现所述含氦工业废气的状态预测；基于状态预测结果，动态调整所述多级化学吸附装置中的吸附剂用量和更换频率；其中，利用智能监控和维护系统进行预测性维护，包括：在所述智能监控和维护系统中，通过增强的Push-DIging算法构建分布式监控网络，实现全流程智能监控和维护；利用扩散模型生成通用时间序列能量数据，用于不同设备的健康状态评估和故障预测；其中，通过增强的Push-DIging算法构建分布式监控网络，实现全流程智能监控和维护，包括：构建基于梯度推进的Push-DIging算法；利用所述Push-DIging算法进行分布式平均一致性估计，并构建自适应步长策略，包括：定义全局目标函数：fx＝1Σfix，其中fix为节点i的局部函数，所述全局目标函数的目标是使所有节点的xi收敛到全局最优解x*；每个节点i在每次迭代k执行：xik+1＝Σj∈Niwijxjkαkgjk；其中Ni为节点i的邻居集，wij为权重；设计动态权重调整机制：wijk＝exp-||xik-xjk||2σ2，其中σ为自适应参数，根据网络状态动态调整；实现Barzilai-Borwein步长法：αk＝||xk-xk-1||2xk-xk-1,gk-gk-1；结合线搜索技术，确保步长的稳定性；集成Nesterov加速技术，实现周期性重启策略；实现多源异构数据的分布式融合；对数据一致性进行检查，并对异常数据进行修正；利用扩散模型生成通用时间序列能量数据，用于不同设备的健康状态评估和故障预测，包括：构建适用于能量数据的扩散模型架构；将所述扩散模型进行模型训练和微调；利用训练后的扩散模型生成时间序列能量数据并进行质量评估；利用生成的所述时间序列能量数据进行异常场景模拟和故障注入。

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