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国家自然科学基金(21376185)

作品数:26 被引量:66H指数:4
相关作者:鄢烈祥史彬汪坤刘海燕廖安更多>>
相关机构:武汉理工大学中国石油化工股份有限公司中国石化更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家高技术研究发展计划中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
相关领域:化学工程自动化与计算机技术石油与天然气工程交通运输工程更多>>

文献类型

  • 26篇中文期刊文章

领域

  • 15篇化学工程
  • 11篇自动化与计算...
  • 5篇石油与天然气...
  • 1篇机械工程
  • 1篇动力工程及工...
  • 1篇电气工程
  • 1篇交通运输工程
  • 1篇文化科学
  • 1篇理学

主题

  • 11篇多目标优化
  • 10篇多目标
  • 8篇列队竞争算法
  • 4篇裂化
  • 3篇神经网
  • 3篇神经网络
  • 3篇催化裂化
  • 2篇多产
  • 2篇多产品
  • 2篇多目标优化问...
  • 2篇网络
  • 2篇加氢
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  • 2篇ASPEN
  • 1篇低温甲醇
  • 1篇低温甲醇洗
  • 1篇低温甲醇洗工...
  • 1篇递归神经
  • 1篇递归神经网络
  • 1篇电厂

机构

  • 23篇武汉理工大学
  • 8篇中国石油化工...
  • 1篇中国石化
  • 1篇武汉尚赛光电...

作者

  • 14篇鄢烈祥
  • 13篇史彬
  • 4篇汪坤
  • 3篇廖安
  • 3篇潘昊
  • 3篇潘欣
  • 3篇肖翔
  • 3篇刘海燕
  • 2篇孙珊珊
  • 2篇王伟
  • 2篇周靖
  • 2篇黄辉
  • 2篇汪坤
  • 1篇王新伟
  • 1篇杨宇轩
  • 1篇陶勇
  • 1篇马欢欢
  • 1篇涂安斌
  • 1篇代红进
  • 1篇杨旭

传媒

  • 12篇计算机与应用...
  • 3篇化工进展
  • 3篇Chines...
  • 1篇石油炼制与化...
  • 1篇武汉理工大学...
  • 1篇武汉理工大学...
  • 1篇热力发电
  • 1篇西安交通大学...
  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇大连理工大学...
  • 1篇过程工程学报

年份

  • 2篇2021
  • 1篇2019
  • 5篇2018
  • 7篇2017
  • 5篇2016
  • 1篇2015
  • 3篇2014
  • 2篇2013
26 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于SDAE及极限学习机模型的协同过滤应用研究被引量:5
2017年
鉴于传统的协同过滤推荐算法在处理冷启动和数据较稀疏的问题上表现不佳,提出一种将堆栈降噪自编码器(stacked denoising autoencodes,SDAE)与最近邻推荐方法相结合的混合SDAE推荐模型。使用逐层自编码的思想将极限学习机与降噪自编码器堆叠形成基于极限学习机(extreme learning machine,ELM)计算的堆栈降噪自编码器的深度学习模型,最终用模型提取的抽象特征应用于最近邻算法预测打分。通过多组数据集上各种模型的实验结果表明,在稀疏度低于8%时,与余弦相似度模型和皮尔森相似度模型相比,混合SDAE推荐模型实验效果分别提高了11.3%和21.1%;与潜在矩阵分解模型相比,混合SDAE模型收敛所需的迭代次数少近30%;而在与相似度模型和矩阵分解模型的三组比较实验中,混合SDAE模型的稳定性也表现最良好,所提出的混合SDAE模型收敛速度较快,并有效解决了数据稀疏与冷启动的问题。
潘昊王新伟
关键词:推荐系统协同过滤
基于NARX神经网络的油品性质软测量建模被引量:5
2017年
软测量技术是石化生产过程中在线监测油品难测性质的重要手段。本文提出了一种基于NARX神经网络的软测量仪表用于原油蒸馏装置中油品关键性质的在线预测。首先,利用流程模拟软件建立了原油蒸馏过程的动态模型。然后,基于动态模型的阶跃实验数据,建立了以装置操作变量为输入、油品关键性质为输出的NARX神经网络预测模型,并提出能有效减少模型预测误差的修正方法。仿真实验结果表明,所提出的误差修正方法可明显减少预测结果中的"大误差点",降低根均方误差,因此,所建立的软测量仪表可用于油品关键性质的在线预测。
钱欣瑞史彬鄢烈祥
关键词:原油蒸馏装置软测量技术
基于SVG矢量流程图的管道完整性管理系统的设计与实现
2016年
在石化企业,管道完整性管理系统的设计需要将流程图,设备与管道图形信息及管道数据进行集成,实现对管道管理的数字化、智能化、可视化。本文提出了一种基于SVG图形的对管道完整性管理系统的设计,并给出了一种基于SVG(可扩展矢量图形)流程图的管道管理系统的实现。该系统采用3层B/S与MVC的体系结构,基于各流程图建立了交互功能强大的管道管理应用信息平台,具备较高易用性与扩展性,为如石化企业的流程型企业进行管道管理提供了更加直观、便捷、高效的技术支持。
聂恩明张林肖翔史彬鄢烈祥
关键词:SVG技术信息系统
基于BP神经网络和列队竞争算法的低温甲醇洗过程参数优化被引量:1
2013年
本文提出了基于BP(Back Propagation)神经网络和列队竞争算法的方法优化低温甲醇洗工艺操作参数。首先,以流程模拟软件对该工艺进行模拟,获得初始样本数据;然后,应用BP神经网络对所获数据进行训练,实现神经网络输出与实际模拟结果的一致;最后,综合列队竞争算法和BP神经网络对低温甲醇洗工艺过程进行参数优化。实例计算结果表明,训练好的BP神经网络输出与实际模拟结果间的误差小于2%,将其应用于优化计算可大幅缩短计算时间,提高计算效率;优化计算结果能够在满足分离要求的条件下,降低公用工程消耗量13%,降低气提用氮气量8.1%,节能效果十分明显。
杨宇轩潘欣鄢烈祥史彬
关键词:低温甲醇洗工艺BP神经网络流程模拟软件列队竞争算法
燃煤电厂脱碳系统的模拟与多目标优化
2013年
针对燃煤电厂脱碳系统余热浪费问题,提出了增加多级换热器MHeatX模块的改进设计以提高热量利用率。在保证CO_2捕获率为85%的前提下,可降低系统总公用工程消耗量48.39%。在此基础上,再应用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对脱碳系统的热能消耗和CO_2捕获率2个目标进行了同步优化,得到了碳捕获率和再沸器热负荷的最优Pareto解集。为了将优化结果应用于实际,本文采用模糊集方法求得最优妥协解,可使CO_2捕获率达到95.92%,再沸器负荷降至775.39 MW,为该工艺的优化操作提供了理论依据。
马欢欢鄢烈祥李国建史彬
关键词:脱碳NSGA-II多目标优化
基于STN-CRNN的自然场景英文文本识别研究被引量:2
2021年
针对复杂自然场景中文本识别精确度不高的问题,提出了采用STN的文本修正与改进CRNN的文本识别方法,并设计了Res_CRNN文本识别模型。通过采取性能更好的残差网络Resnet50提取更为复杂的序列信息,运用新设计的CTC损失函数进行训练。实验结果表明,将STN文本修正网络与Res_CRNN模型相结合,即可形成了一个端到端的文本修正与识别模式,在该模式下能有效地提高文本识别的精度与效率。
汪洪涛李魁潘昊丁力
关键词:自然场景
炼油厂原油选购多目标优化被引量:2
2019年
为保证原油加工装置的平稳生产和取得好的经济效益,大多数炼油厂会通过控制混合性质同时选购几种原油进行混炼.原油选购优化现已成为提高炼油厂经济效益的重要手段.以炼油厂原油选购利润最大以及混合原油与目标原油的性质相对偏差最小作为目标,建立了一个多目标原油选购优化混合整数非线性规划模型.在多目标列队竞争算法(MOLCA)的基础上,改进了目标值的排序方式,并加入变异算子,提出了一种改进的多目标列队竞争算法(IMOLCA).利用IMOLCA优化求解该模型,可以得到两优化目标最优解集的Pareto前沿.通过实例分析,验证了模型和算法的有效性.计算得到的方案可为炼油厂原油选购提供参考.
王佩史彬鄢烈祥
关键词:混合整数非线性规划
基于原油TBP曲线校正的常减压装置操作的多目标优化被引量:2
2014年
常减压装置的模拟与优化的效果取决于原油的实沸点(TBP)数据,针对进料原油物性时常变化,且实沸点(TBP)数据(曲线)测定费时和成本高的情况,提出了一种校正原油TBP曲线的方法。该方法以各侧线产品干点的模拟值与工况值误差平方和最小为目标,将TBP曲线的校正转化为最优化问题来求解。采用该方法能使模拟的精度显著提高。在此基础上,以汽提蒸汽量、侧线采出量、中段回流量为操作变量,以常压塔的拔出率最大化和能耗最小化为优化目标,建立了常减压装置的多目标优化模型。应用带精英策略的非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)对常减压装置进行优化求解,得到了常压塔总收率-能耗的最优Pareto解集,为常减压装置的操作优化提供了依据。
陶勇熊佐松刘海燕鄢烈祥廖安
关键词:常减压装置多目标优化
基于LCA与NSGA-II的混合算法解多目标优化问题被引量:11
2014年
针对非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)存在易过早收敛和计算时间长的问题,本文提出一种列队竞争算法(LCA)与非支配排序遗传算法的混合算法(LCA-NSGA-Ⅱ)。通过将列队竞争算法引入NSGA-Ⅱ,均衡全局搜索和局部搜索,以解决NSGA-Ⅱ早熟的问题,并利用一种快速排序方法,降低非支配排序的时间复杂度,采用动态的拥挤度计算方法,保持外部存档集的均匀性。将LCA-NSGA-Ⅱ用于经典测试函数的计算,在收敛性、分布性和运算效率方面都取得了比NSGA-Ⅱ更好的效果。最后,在ASPEN PLUS与MATLAB集成平台上,用LCA-NSGA-Ⅱ算法以烯烃回收率和能耗为目标优化MTO烯烃分离过程,为实际操作优化提供指导方向。
刘海燕潘欣廖安史彬鄢烈祥
关键词:多目标优化进化算法
Optimization of a crude distillation unit using a combination of wavelet neural network and line-up competition algorithm被引量:3
2017年
The modeling and optimization of an industrial-scale crude distillation unit (CDU) are addressed. The main spec- ifications and base conditions of CDU are taken from a crude oil refinery in Wuhan, China. For modeling of a com- plicated CDU, an improved wavelet neural network (WNN) is presented to model the complicated CDU, in which novel parametric updating laws are developed to precisely capture the characteristics of CDU. To address CDU in an economically optimal manner, an economic optimization algorithm under prescribed constraints is presented. By using a combination of WNN-based optimization model and line-up competition algorithm (LCA), the supe- rior performance of the proposed approach is verified. Compared with the base operating condition, it is validat- ed that the increments of products including kerosene and diesel are up to 20% at least by increasing less than 5% duties of intermediate coolers such as second pump-around (PA2) and third Dump-around (PA3).
Bin ShiXu YangLiexiang Yan
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