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大数据技术在催化裂化装置运行分析中的应用分析 　　摘 要：在社会的不断发展过程中，交通行业的发展也得到了很大程度的提升，针对于此就需要对我国油气资源的提炼起到高度重视。在长时间的社会实践研究中清楚地发现我国地油气资源提炼的方式主要采取催化裂化装置。但是由于这项技术手段发展的时间并不是很长，相应技术人员对这项技术的了解还有很大的不足。因此这就需要对这项技术进行全面地分析。目前对这项装置运行进行分析的主要方法在于大数据技术，这种大数据技术对催化裂化装置在运行中存在的问题也能够进行合理地解决。因此，本文主要针对大数据技术在催化裂化装置运行分析中的应用进行深入探讨。 　　关键词：大数据；催化裂化；技术分析 　　中图分类号：TE969 文献标识码：A 　　在现在科技信息不断发展的过程中，对大多数事物处理的方式都依靠科技信息化，这是因为在进行各项事物的过程中结合相应的科技手段不仅仅能够使得操作人员的工作更加便利，而且对于事项的准确进行也起到非常重要的作用。这一点对我国目前进行油气资源提炼上也能够得到表达。在我国对油气资源的提炼主要采用催化裂化的装置，但是这种装置在运行的过程中还存在着一些问题，这就需要采用大数据技术手段对其中可能出现的问题进行有效地控制，这一技术手段在国外大多数国家都得到广泛地应用。但是由于我国自身的科技发展水平还有很大的缺失，导致大数据技术手段在我国石化行业还没有得到良好的使用。 　　一、在催化裂化装置上应用大数据技术的思路 　　由于催化裂化装置在进行石化工作的时候经常会出现一些问题，这些问题的出现就会导致整个装置不能得到合理的使用。需要对这些问题进行有效地分析和控制，从根本的角度上保证催化裂化装置在进行石化工作时候发生问题的概率有一定的降低。而在社会上得到广泛应用的大数据技术对催化裂化装置使用过程中能够进行远程监控和诊断，这就大大地减少了装置在使用过程中发生问题的可能性。 　　总的来说要想保证催化裂化装置能够得到良好的开展，就需要对装置上的大数据平台进行全面地建设。在对这项技术手段研究中发现对大数据平台的建立可以采用分布式技术架构进行，这样对催化裂化装置的监督和控制能够更加顺利地进行。对平台的建设在社会时间研究中主要可以分成3个部分。以下笔者就对这3个部分进行详细地研究。 　　二、具体的研究内容 　　1.数据整定及样本数据模式开发 　　在催化裂化装置运行过程中发生的各项问题主要是通过数据整定进行分析的，其根本原理在于通过大数据技术对政治进行有效地观察，将运行过程中的相应数据进行合理地整定。一般来说问题的最后表现形式应该是以样本的形式存在。而对样本收集形成的一个集合体中还存在着基础样品库和专题样品库，这两个层面对催化裂化装置进行分析都起到非常重要的作用。而且在对催化裂化装置进行控制和监督的过程对其中发生的问题也会进行详细地分类，这样做能够减少对问题解决的时间，对提升催化裂化装置的运行效率起到不可忽视的作用。 　　2.大数据分析算法库开发 　　在社会实践研究中清楚地发现，大数据对催化裂化装置进行监督和控制的根本原理在于通过分析算法库进行的。这也从根本的角度上说明分析算法库在大数据分析中的作用。这项技术手段对整个装置引擎能够进行有效地计算，而且分析算法库内部包含的种类也非常广泛，每一种算法针对不同的装置问题，这就说明了开发大数据分析算法库对解决装置中出现的问题起到非常重要的作用。 　　3.分析模式应用 　　大数据内部的分析模式对整个催化裂化装置中出现的问题在进行有效地监督之后，还可以实现问题的可视。这样对施工操作人员在对问题进行处理和解决的过程中发挥非常重要的作用。而且在装置发生问题的时候通过可视性操作可以有针对性地对问题进行解决，对大数据技术在催化裂化装置中的合理应用奠定坚实基础。 　　三、应用模型开发 　　（一）报警分析模型 　　利用工厂生产的历史数据进行数据挖掘，生成各个位点之间的相关性与因果链路，并以因果链路图为指导完成工厂生产异常工况的预警。此外，对中国石化各套催化裂化装置的报警数据进行筛选，利用报警管理算法降低报警数量。生成各个位点间的相关性与因果链路主要通过传递熵算法，需要选取历史数据中各个位点平稳的一段数据作为算法输入，计算后得到位点两两之间的相关性大小（以传递熵值大小表示）。根据对相关性的显著性水平检验判断筛选出各位点之间的因果关系，并以此为依据做出因果链路。 　　（二）结焦诊断模型 　　模型收集催化装置结焦前后历史数据，利用非线性主成分分析方法，结合实验室的结焦机理研究，确定结焦关键性参数，综合利用神经网络算法等预测方法对结焦趋势进行长周期预测及优化，并通过聚类算法及互相关函数等时滞分析算法建立关键性参数与大量操作数据、原料性质数据、装置数据等工业数据之间的关