Tối ưu hiệu suất lò hơi nhà máy Đạm Phú Mỹ bằng kỹ thuật khai phá dữ liệu

Tối Ưu Hiệu Suất Lò Hơi Nhà Máy Đạm Phú Mỹ Bằng Kỹ Thuật Khai Phá Dữ Liệu

Giới thiệu

Đề tài nghiên cứu khoa học “Tối ưu hiệu suất lò hơi thời gian thực bằng cảm biến mềm” đã thực hiện xong giai đoạn một và giai đoạn hai với kết quả có cải thiện hiệu suất lò hơi trung bình khoảng 0.52%. Tuy nhiên, đề tài vẫn còn một số hạn chế nên cần phải tiếp tục thực hiện giai đoạn ba để hoàn chỉnh và áp dụng kết quả nghiên cứu vào thực tế.

Vì vậy cần phát triển phần mềm tối ưu hiệu suất lò hơi thời gian thực BEO3, xử lý các vấn đề hạn chế của giai đoạn hai, đưa chương trình BEO vào ứng dụng thực tế, gồm các nội dung cụ thể:

Áp dụng môđun Auto-Eff của phần mềm BEO để đánh giá offline hiệu suất lò hơi 10B8001, dựa vào kết quả phân tích của chương trình sẽ có những khuyến cáo cần thiết để nâng cao hiệu suất.
Đánh giá lại trọng số các tham số đầu vào và cải tiến môđun mô hình hóa dựa vào mạng Noron để nâng cao độ tin cậy trong mô hình lò hơi.
Xây dựng chức năng lọc dữ liệu, tự động lọc bỏ dữ liệu không phù hợp trước khi lưu vào cơ sở dữ liệu.

Xây dựng môđun xử lý nhận biết xu hướng thay đổi của lò hơi và xử lý bù độ trễ để tự động điều chỉnh thông số tối ưu phù hợp.
Phát triển thêm khả năng tính hiệu suất của lò hơi sử dụng nguồn nhiên liệu khác (dầu FO, dầu DO, hỗn hợp khí dầu) hay một số loại lò hơi ở các đơn vị khác trong ngành.

Tính năng phần mềm

Để hiện thực phân hệ điều khiển tự động tối ưu lò hơi, nhóm nghiên cứu cần giải quyết việc dự báo nhu cầu tải của nhà máy trong 5s kế tiếp. Do dữ liệu tải thực tế tại nhà máy khá nhiễu (non-stationary), vì vậy nhóm nghiên cứu đã ứng dụng mạng học sâu (Deep Belief Net) để dự báo tải.