满奕
- 作品数：71 被引量：95H指数：6
- 供职机构：华南理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省科技计划工业攻关项目制浆造纸工程国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：轻工技术与工程环境科学与工程自动化与计算机技术化学工程更多>>
- 基于弹性网络算法的多缸干燥部关键参数预测模型被引量：1
- 2022年
- 纸页干燥过程的排风温度、排风湿度和纸幅湿度是反映干燥部运行状态和工艺合理性的重要参数,其预测控制对干燥部的运行优化和节能降耗具有重要的意义,传统的机理预测模型面临一些过程变量难以准确确定的问题。随着工业大数据的发展,基于数据驱动的方法为建立纸页干燥过程关键参数的预测模型提供了一条有效的途径。通过相关性分析从生产数据中选取与关键参数相关的特征变量作为模型的输入,采用弹性网络算法建立前烘干燥部的排风温湿度和纸幅湿度预测模型。结果表明,采用弹性网络算法建模的预测结果更贴近实际变化趋势,预测模型的平均相对误差均小于7%,比SVR模型低2%以上。模型为验证干燥部操作变量的调控合理性提供了一种有效的验证方法,为工业用纸干燥过程的优化控制提供了新的依据。
- 马亚运洪蒙纳李继庚李继庚满奕
- 关键词：干燥部关键参数
- 基于梯度增强决策树算法的纸张质量软测量模型被引量：6
- 2020年
- 本研究提出了一种基于梯度增强决策树(GBDT)算法的纸张质量软测量模型,该方法可在线软测量纸张的关键物理指标如抗张强度、柔软度和松厚度。结果表明,采用GBDT进行纸张质量软测量时,抗张强度、柔软度和松厚度的平均相对误差分别为7. 21%、7. 38%和3. 5%;采集新数据验证后,纸张抗张强度、柔软度和松厚度的平均相对误差分别为6. 87%、6. 88%和3. 12%,表明模型对新验证数据的预测结果精度高。
- 江伦满奕李继庚李继庚洪蒙纳朱小林
- 关键词：数据模型纸张质量软测量
- 一种以煤和焦炉气为原料制烯烃的系统及工艺
- 本发明属于能源与化工技术领域，公开了一种以煤和焦炉气为原料制烯烃的系统及工艺。一种以煤和焦炉气为原料制烯烃的系统，包括水煤浆制备单元、煤气化单元、合成气净化单元、甲醇合成单元和烯烃合成单元；还包括焦炉气分离单元、甲烷干重...
- 杨思宇满奕钱宇
- 文献传递
- 基于ARMA模型对乡镇污水厂进水量的预测研究被引量：2
- 2017年
- 乡镇污水的来源较多(包含工业污水、生活污水和自然降水量),其时间序列不平稳,受干扰严重,现有的预测模型对乡镇污水的进水量预测精确度不高。针对此问题,本文提出基于卡尔曼滤波的污水预测模型,通过滤波去除干扰,并结合自适应机制建立了ARMA模型的滚动预测,对进水量进行预测的方法。同时将本文提出的预测模型用于某市污水处理厂进水量的预测。通过工业案例分析,本预测模型的预测平均绝对误差小于5%,预测值与实测值基本一致,为进一步进行污水处理厂的曝气量优化控制提供了前提。
- 蔡威李继庚满奕曾志强刘焕彬
- 关键词：时间序列ARMA模型
- 基于机器学习的造纸用能负荷特征日获取模型
- 2023年
- 造纸的用电负荷及用热负荷数据是反映造纸企业运行效益和工艺合理性的重要指标,对于企业生产来说,在大量的历史用能负荷数据中,挖掘出企业用能的分布情况对分析生产耗能情况,优化设备运行具有重要的意义。传统的用能分析方法存在着滞后性,无法保证结果的准确等问题。随着工业大数据的发展,基于机器学习的数据挖掘方法为用能负荷数据分析提供了有效的途径。通过相关性分析和降维算法,剔除数据冗余的信息。在此基础上,通结合聚类算法获取全年用能负荷特征日。结果表明,采用使用K均值与主成分分析法相结合能有效捕捉输入数据分布特征的同时获取代表全年用能负荷的数据。
- 刘昌何正磊朱小林满奕
- 关键词：聚类算法
- 低碳排放的煤和焦炉气联供化工过程新工艺
- 煤气化技术是煤炭清洁高效利用的主要技术之一。近年来,以煤气化为核心的煤化工过程发展迅速。然而以煤气化为核心的煤化工过程存在碳排放量大、过程能耗高等亟待解决的问题。本文分别针对煤制甲醇、煤制烯烃以及煤制天然气这三个近年来发...
- 满奕
- 关键词：煤气化焦炉气
- 基于变分编码器的纳米纤维素分子结构预测模型框架研究
- 2024年
- 纳米纤维素因其多样化的原料、制备方法以及改性方法而展现出丰富的分子结构及性能。但正因其结构多样性,在传统方法下研发周期长,研发成本高,若能从微观尺度设计分子结构则有助于大幅缩短该周期,而目前,现有的分子结构预测模型多适用于无机材料,对纳米纤维素的适应性有限。基于变分编码器搭建了纳米纤维素分子结构预测模型,针对纳米纤维素结构特点,设计了4条独有的结构生成约束。模型的结构生成准确率达到约63.0%。模型在识别部分结构方面表现优异,对主体结构识别率达到87.0%,能有效解耦纳米纤维素主体结构与改性基团结构,并在一定程度上证明了提出的模型框架对纳米纤维素及衍生材料的结构预测具有可行性,有助于相关材料的研发与制备。
- 赵武灵满奕
- 关键词：纳米纤维素神经网络
- 城镇污水进水COD的预测模型与工业应用被引量：3
- 2019年
- 以清远某污水处理厂为例,通过其进水量(包含进水COD、进水酸碱度、进水氨氮、进水水温)的相关数据建立VAR模型,得出了进水COD与进水pH、进水氨氮和进水水温之间的长期均衡关系和相互影响的动态机制。实证结果表明:选取的变量之间,进水氨氮对进水COD的影响较大,而水温则对进水氨氮有一定的影响作用。同时,结合本论文的研究,证明了VAR模型在该污水厂污水进水COD预测的可行性。并在进水COD预测结果的基础上,建立了前馈-反馈控制系统,可以减少该污水厂7.1%的运行成本。
- 胡雨沙李继庚洪蒙纳满奕刘梦茹吴志京
- 关键词：计算机模拟废物处理污水COD
- 基于梯度增强回归树算法的磨浆过程打浆度软测量模型被引量：6
- 2019年
- 基于梯度增强回归树(GBRT)的方法建立打浆度预测模型。采集实际工业环境中磨浆过程变量(如流量,纸浆浓度和磨浆机功率)和原料性质,包括原料纤维形态和浆料性质作为模型输入,所有输入变量数据来源于造纸厂。在实时数据上检验模型精度,均方误差为RMSE^k=0.9948。对比支持向量机(SVM)打浆度模型,GBRT打浆度模型时间复杂度更低。
- 孟子薇洪蒙纳李继庚满奕
- 关键词：磨浆打浆度软测量
- 造纸工业过程数字孪生模型的构建与应用被引量：2
- 2023年
- 造纸业是全球第四大高耗能工业部门,随着能源、资源和环境约束不断增强,如何降低生产环节的能耗、提高生产效率是造纸企业必须考虑的问题。造纸过程是一个涉及多个操作参数的复杂过程,一方面其过程的复杂性导致基于机理方法的建模难度大,准确性和可靠性低;另一方面,基于机理方法的建模只适用于特定的对象,难以适应于实际生产复杂的变化,导致机理模型的适用性低。在工业领域中,机器学习算法已经被广泛的用于不同变量的预测,并在实践中取得了良好的效果。然而,建立数据驱动模型也常常面临着数据获取困难、模型训练复杂等问题,且针对固定场景搭建的模型,在变工况下容易因缺乏更新调节能力会导致性能降低。为了解决上述问题,提出了一种造纸过程数字孪生模型的系统框架,并对框架下的关键参数预测模型及模型更新进行了研究。
- 张一水满奕何正磊
- 关键词：造纸过程
