化工过程系统多层数据调和框架及显著误差检测

"化工过程系统的多层数据调和框架 (2009年)，该研究主要关注化工过程系统中数据的可靠性和一致性问题。通过构建一种多层数据调和框架，处理过程中测量数据的随机误差和显著误差，以提高数据质量。论文由华东理工大学的学者发表，介绍了针对不同数据类型的数据调和策略，包括总物料平衡层、物料和组分平衡层以及严格机理模型层的三层结构。使用加权最小二乘法作为调和目标，并采用鲁棒的显著误差检测方法。通过实际的联塔系统和空气分离系统的数值模拟实验，验证了该框架的灵活性和有效性。" 在化工过程中，数据的准确性和一致性对于系统的优化、控制及决策至关重要。随机误差通常是由于测量设备的噪声或环境因素引起的，而显著误差则可能源于设备故障或操作错误。论文提出的多层数据调和框架旨在解决这些问题，确保数据的准确无误。 框架的第一层基于总物料平衡，主要处理涉及整个系统物料总量的数据。这一层的调和主要关注物料的流入与流出是否平衡，通过全局的物料平衡关系校正数据。 第二层是物料和组分平衡层，更深入地考虑了物料中的各组分。在此层，不仅考虑物料总量，还考虑各个组分的浓度，通过物料和组分的守恒定律进行数据调和。 第三层则是基于严格机理模型层，这层调和适用于具有详细化学反应机制的过程。利用化学动力学模型，可以精确计算出反应速率和物质转化，进一步提高数据的精确性。 论文中，研究人员采用了加权最小二乘法作为数据调和的目标函数，这是一种优化方法，可以同时考虑误差的大小和方向，通过合理分配权重，使整体误差最小。此外，他们还应用了鲁棒的显著误差检测技术，能够识别并处理那些异常或显著的测量误差，增强系统的抗干扰能力。 通过联塔系统和空气分离系统的数值模拟，该框架的灵活性和有效性得到了验证。这些模拟实验表明，无论数据的类型如何，该框架都能选择合适的模型进行有效调和，从而改善过程控制和分析的质量。 这篇论文提供的多层数据调和框架为化工过程系统的数据管理提供了一个强大而灵活的工具，有助于提升整个系统的性能和安全性。该框架的应用不仅可以减少因数据误差导致的决策失误，还可以促进工艺优化和效率提升，对于化工行业的实践具有重要指导意义。