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摘要：本发明提出了一种绿氨过程合成工段异常状况预警方法。包括：采集历史数据，对工况进行稳态判定，构建不同工况下的绿氨过程数据库；构建关键变量库以及关键变量对应的潜在相关变量库，在潜在相关变量库中进行特征提取；构建BiLSTM‑BiGRU预测模型；构建不同工况下的关键变量阈值库；采集实时数据及工况条件，进行关键变量的异常预警；对预测到的异常情况进行导致异常发生的初始原因诊断与处理。本发明能够实现对绿氨工艺中合成工段的关键变量进行针对性预警，并且具有在多种稳态工况及复杂负荷调整工况下的泛用性。
主权项：1.一种绿氨过程合成工段异常状况预警方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：采集具有时序性的绿氨工艺过程的历史数据，按不同工况进行分类，构建不同工况下的绿氨过程数据库；步骤2：构建构建合成工段关键变量库，将其中的变量作为BiLSTM-BiGRU预测模型的待选输出变量；步骤3：对于不同的输出变量，基于工艺机理构建潜在相关变量库，并通过多视角聚合自适应编码器MVAAE对相关变量库进行特征提取确定模型输入变量；步骤:4：构建绿氨过程关键参数趋势预测的BiLSTM-BiGRU混合神经网络模型，并基于前述分类得到的不同工况数据集对其进行训练；步骤5：构建预警阈值库，基于前述不同工况数据集，确定不同工况下的预测变量的预警阈值；步骤6：采集绿氨工艺过程的实时数据并导入模型，数据经过预处理后，调用使用不同数据集训练后模型对绿氨过程关键参数值与变化率进行预测；步骤7：根据模型输出变量的不同，从步骤5中构建的预警阈值库中选择对应的阈值输入，通过基于带反馈机制的自适应滑动窗口调整方法实现对过程的预警，判定有无异常情况的发生；若判定系统无异常发生，返回步骤6，对过程进行持续预警；若判定异常情况发生，发出警报提醒现场操作人员即将到来的异常情况，并对导致异常发生的初始原因进行诊断与处理。
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