深度迁移学习的不确定性检测提升石化过程能效预测准确性

本文主要探讨了"不确定性检测和识别的可扩展深度迁移学习能效预测"这一主题，聚焦于能源效率预测在石油化工行业的应用。文章的关键创新在于提出了一种名为TFDI-EEP（迁移学习故障检测和识别能源效率预测器）的模型，该模型采用了深度学习技术，特别是长短期记忆（LSTM）网络结构，以应对数据质量问题和测量故障带来的挑战。 在实际操作中，石化过程中的能效预测往往受到数据不准确和测量故障的影响，这会导致预测结果的不稳定性。为了改善这种情况，研究者设计了一个迁移学习框架，其中源域选择为异常测量故障检测任务。通过部分层冻结策略，模型在微调阶段更好地处理权重初始化问题，确保了模型在不同故障条件下仍能保持良好的性能。 TFDI-EEP模型在多个故障变化情况下进行了评估，与传统方法相比，它在10%和20%的故障变化数据集上显示出更高的r平方值和更低的错误率，证明了其在复杂环境中具有显著的鲁棒性和准确性。模型还通过检测参数的传递提高了预测精度，例如，提升了9.86%的检测准确度，并能在测试故障变化时实现高达40%的r平方值超过0.95，这意味着模型能够有效地识别和处理极端故障，增强了监测和预测的可靠性。 此外，论文深入探讨了迁移学习在不同领域间的互联性，揭示了TFDI-EEP模型不仅在能效预测方面表现出色，还能识别与故障密切相关的特征，从而提升整体系统的监测能力和鲁棒性。研究者还指出，通过开放获取的方式发布这篇论文，使得模型和方法的共享成为可能，促进了能源效率领域的进一步发展。 本文是一项重要的研究成果，它为能源效率预测中的故障检测与识别提供了新的解决方案，提升了石化过程的能效预测性能，并强调了深度迁移学习在处理不确定性和数据质量问题方面的潜力。