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公开(公告)号：CN105204465A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510602437.7
申请日：2015-09-21
Applicant: 新疆天业(集团)有限公司 , 新疆兵团现代绿色氯碱化工工程研究中心(有限公司) , 清华大学
IPC: G05B19/418 , C07C21/06 , C07C17/08
CPC classification number: Y02P90/02 , G05B19/41865 , C07C17/08 , G05B2219/25232 , C07C21/06
Abstract: 本发明给出一种实用的乙炔法合成氯乙烯生产过程的在线预警方法。通过利用乙炔、氯乙烯的气相进料温度和流量，以及混合器温度等实际过程在正常工况下的数据，建立数据驱动监控模型。在此基础上，研究分析不同类型故障的特点，并据此设计合理的报警策略。
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公开(公告)号：CN105404251B
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201510602436.2
申请日：2015-09-21
Applicant: 新疆天业(集团)有限公司 , 新疆兵团现代绿色氯碱化工工程研究中心(有限公司) , 清华大学
IPC: G05B19/418 , G08B21/18
Abstract: 本发明给出聚氯乙烯合成过程低沸塔尾气冷凝在线监控及报警方法。本发明的特征在于：通过利用尾气冷凝器的出口温度，估计其变化的趋势，并利用导数信息尽早检测冷凝效率的下降。这是因为，如果尾气冷凝器的效率降低并开始出现结冰现象，尾气的出口温度会出现明显的下降趋势。
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公开(公告)号：CN105404251A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201510602436.2
申请日：2015-09-21
Applicant: 新疆天业(集团)有限公司 , 新疆兵团现代绿色氯碱化工工程研究中心(有限公司) , 清华大学
IPC: G05B19/418 , G08B21/18
CPC classification number: G05B19/41875 , G08B21/18
Abstract: 本发明给出聚氯乙烯合成过程低沸塔尾气冷凝在线监控及报警方法。本发明的特征在于：通过利用尾气冷凝器的出口温度，估计其变化的趋势，并利用导数信息尽早检测冷凝效率的下降。这是因为，如果尾气冷凝器的效率降低并开始出现结冰现象，尾气的出口温度会出现明显的下降趋势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105204465B
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201510602437.7
申请日：2015-09-21
Applicant: 新疆天业(集团)有限公司 , 新疆兵团现代绿色氯碱化工工程研究中心(有限公司) , 清华大学
IPC: G05B19/418 , C07C21/06 , C07C17/08
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 本发明给出一种实用的乙炔法合成氯乙烯生产过程的在线预警方法。通过利用乙炔、氯乙烯的气相进料温度和流量，以及混合器温度等实际过程在正常工况下的数据，建立数据驱动监控模型。在此基础上，研究分析不同类型故障的特点，并据此设计合理的报警策略。
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公开(公告)号：CN111086268B
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN201911088739.1
申请日：2019-11-08
Applicant: 新疆天业(集团)有限公司 , 浙江大学宁波理工学院
Abstract: 本发明公开了一种电石炉石灰粉料压球控制系统的积分强化学习控制方法，该方法提出了积分强化学习自适应控制器，包括两个神经网络(Neural Network,NN)：一个估计非二次策略效用函数(Strategy Utility Function，SUF)的评论器NN；另一个生成优化控制输入并使SUF最小化的执行器NN。由于控制以非仿射形式出现，应用隐函数定理得到最优控制律。首次引入离散Nussbaum增益来克服控制方向未知的困难，并采用非二次SUF来处理基于RL控制中的控制约束。采用本发明的电石炉石灰粉料压球控制系统具有调整时间短，超调小的优点，并且鲁棒性更强。
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公开(公告)号：CN111086268A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911088739.1
申请日：2019-11-08
Applicant: 新疆天业(集团)有限公司 , 浙江大学宁波理工学院
Abstract: 本发明公开了一种电石炉石灰粉料压球控制系统的积分强化学习控制方法，该方法提出了积分强化学习自适应控制器，包括两个神经网络(Neural Network,NN)：一个估计非二次策略效用函数(Strategy Utility Function，SUF)的评论器NN；另一个生成优化控制输入并使SUF最小化的执行器NN。由于控制以非仿射形式出现，应用隐函数定理得到最优控制律。首次引入离散Nussbaum增益来克服控制方向未知的困难，并采用非二次SUF来处理基于RL控制中的控制约束。采用本发明的电石炉石灰粉料压球控制系统具有调整时间短，超调小的优点，并且鲁棒性更强。
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公开(公告)号：CN110927236A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911251096.8
申请日：2019-12-09
Applicant: 新疆天业(集团)有限公司 , 浙江大学宁波理工学院
IPC: G01N27/411 , G01N27/42
Abstract: 本发明公开了一种基于电化学传感器检测工业废水铅离子含量的方法，该方法包括电化学电极体系和电极材料的选择：选择三电极体系结构，工作电极的基底采用导电玻璃电极，参比电极采用饱和甘汞电极，辅助电极采用铂电极；电化学传感器的初步制备:配制0.2mol/L的硝酸银溶液，采用计时电流法的电化学沉积方式进行电化学材料修饰；电化学传感器制备条件的选择：采用梯度实验的方法确定电沉积时间、搅拌速度以及富集时间；铅离子含量的检测：以0.1mol/L的硝酸钾溶液为底液，配置梯度浓度的硝酸铅溶液，采用脉冲溶出伏安法测定铅离子浓度，并绘制溶出峰电流和铅离子浓度的工作曲线。本发明方法的稳定性和抗干扰性能强，检测速度快，制备成本低廉，易于推广。
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公开(公告)号：CN110765937A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911007182.4
申请日：2019-10-22
Applicant: 新疆天业(集团)有限公司 , 浙江大学宁波理工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的煤堆自燃自动检测方法，首先获取有标记的煤堆自燃的普通火焰图像数据集和未标注的煤堆红外自燃图像，将煤堆自燃的普通火焰图像数据集输入到卷积神经网络模型A中进行训练；然后复制训练好的卷积神经网络模型A的参数到另外一个卷积神经网络模型B中，再设计辨识神经网络D，将卷积神经网络模型A或B产生的特征图作为训练集来训练辨识神经网络D；最后利用辨识神经网络D的识别结果，更新卷积神经网络模型B的参数，得到完成对抗训练后的卷积神经网络模型B。本发明可以有效地提高煤堆自燃的检出率；并且可以在复杂条件下全天候自动检测煤堆自燃；本发明方法过程简单、计算量小、可靠度较高。
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