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基于递归神经网络的石化生产软测量建模：理论、方法与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

石化产业作为国家基础性和支柱性产业，在国民经济中占据着举足轻重的地位。其生产过程具有高温、高压、高腐蚀以及流程复杂、变量众多等特点，并且对产品质量、生产效率和安全性有着极高的要求。随着现代石化企业对控制、计量、节能增效和运行可靠性等要求的不断攀升，生产过程检测的内涵和外延均有了显著的深化与拓展。

在石化生产过程中，精确测量各类参数对于保障生产安全、提高产品质量、优化生产流程以及降低能源消耗等方面起着关键作用。例如，在原油蒸馏过程中，准确测量各馏分的组成和关键物性参数，能够有效指导后续加工过程，提高产品收率和质量；在化学反应过程中，实时监测反应温度、压力和反应物浓度等参数，有助于控制反应进程，避免因参数失控引发安全事故。然而，传统的测量方法在面对石化生产过程中的复杂工况时，往往存在诸多局限性。一方面，部分关键参数，如产品的某些质量指标、催化剂的活性等，难以通过常规传感器进行直接在线测量；另一方面，即使能够测量，由于传感器的精度、可靠性以及维护成本等问题，也难以满足石化生产对高精度、实时性和稳定性的严格要求。

软测量技术应运而生，它是一种利用工业过程中容易测量的辅助变量，通过建立数学模型来估计难以直接测量的主导变量的技术。软测量技术采用间接测量的思路，以计算机软件代替硬仪表的功能，通过计算来实现对难以直接测量的被检测量的估计。软测量技术已成为自动检测和过程优化的有力工具，并被著名国际过程控制专家Mcavoy教授列为未来控制领域需要重点研究的几大方向之一，具有广阔的应用前景。在石化生产中，软测量技术可以实时估计产品质量、反应转化率等关键参数，为先进控制策略的实施提供支持，实现生产过程的优化控制。

递归神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）作为一种特殊的神经网络，能够对序列数据建立一种长期依赖关系从而同时考虑前后信息，较好地处理了时间序列问题，在处理具有动态特性和时间序列信息的数据方面展现出独特的优势。基于递归神经网络的软测量建模方法，能够充分挖掘石化生产过程数据中的动态信息和潜在规律，有效提高软测量模型的精度和可靠性，为石化生产过程的优化控制提供更为准确的参数估计。将递归神经网络应用于石化生产软测量建模，能够更精准地预测产品质量等关键参数，为生产决策提供科学依据，从而提高生产效率、降低生产成本、增强企业的市场竞争力，对推动石化产业的智能化、高效化发展具有重要的现实意义。

1.2国内外研究现状

1.2.1软测量技术研究现状

软测量技术作为工业过程检测与控制领域的重要研究方向，在国内外均受到了广泛关注，并取得了丰硕的研究成果。从软测量技术的发展历程来看，早期主要集中在基于机理分析的建模方法研究。研究人员通过深入剖析工业过程的内在机理，建立数学模型来描述过程变量之间的关系，从而实现对主导变量的估计。这种方法的优点是能够充分利用已知的过程知识，模型具有明确的物理意义，但对于复杂的工业过程，由于其机理往往十分复杂，难以完全掌握，使得建模难度较大，模型的准确性和适用性受到一定限制。

随着计算机技术和数据处理技术的飞速发展，基于数据驱动的软测量建模方法逐渐成为研究热点。这类方法主要利用大量的历史数据，通过数据挖掘和机器学习算法，建立输入辅助变量与输出主导变量之间的映射关系。其中，多元线性回归（MLR）、主成分回归（PCR）和偏最小二乘回归（PLSR）等经典的统计学习方法在软测量建模中得到了广泛应用。这些方法具有计算简单、易于理解和实现的优点，在一些线性或近似线性的工业过程中取得了较好的应用效果。然而，当工业过程呈现出较强的非线性、时变性和不确定性时，这些基于线性假设的方法往往难以准确描述过程特性，导致软测量模型的精度和可靠性下降。

为了克服传统统计学习方法在处理非线性问题上的不足，基于人工智能的软测量建模方法应运而生。神经网络作为一种强大的非线性建模工具，具有高度的自适应性、非线性映射能力和学习能力，能够有效地逼近复杂的非线性关系，在软测量领域得到了广泛的研究和应用。多层前馈神经网络（MLP）通过构建多个隐含层，能够实现对任意复杂非线性函数的逼近，被广泛应用于化工、电力、冶金等工业领域的软测量建模。例如，在化工精馏塔的产品质量软测量中，通过将精馏塔的温度、压力、流量等辅助变量作为输入，产品质量指标作为输出，利用MLP建立软测量模型，能够较好地预测产品质量。但MLP也存在一些缺点，如容易陷入局部最优、训练时间长、对样本依赖性强等。

为了改进MLP的性能，研究人员提出了各种改进算法和新型神经网络结构。径向基函数神经网络（RBF）以径向基函数作为隐含层节点的激活函数，具有学习速度快、逼近能力强等优点，在软