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挖掘工业大数据中隐含的规律是重中之重

2019-03-08 | 本刊记者 陈向国 | 来源: 《节能与环保》杂志 | 215

  制造业,特别是流程制造业,其生产过程的能源系统具有能源转换传递环节、能源应用环 节和能源回收环节的“三环节”复杂大系统的特性,其能源流和物料流的数据不仅量大而且数 据耦合性强。这些由时间序、位置序和参数序组成的三维耦合大数据,是制造业的绿色“矿 藏”。充分挖掘工业大数据中隐含的规律,优化智能化过程用能,提高用能效率,是深入研发 “互联网 +节能”技术的重中之重。 ——刘焕彬
  
  记者:为什么说充分挖掘工业大数据中隐含的 规律,优化智能化过程用能,提高用能效率,是深 入研发“互联网+节能”技术的重中之重?
  
  刘焕彬:之所以这样说有两点原因。一是找到了 生产过程规律就可以实现更为显著的节能增效。目前 的优化、精细化用能管理已经取得了明显的节能效 果,但是这一成绩是在还没有完全了解生产过程规律 的情况下取得的。掌握了生产过程规律,节能增效的 潜力就会更大,因为绝大部分能源都是在生产过程中 消耗的。二是由于目前还没有很好的方法去获取表述 各种生产规律的数学模型,随着新一代信息技术发 展,寄希望用大数据、云计算、数据挖掘、人工智能技 术等,从工业大数据中挖掘出蕴含在其中的规律,即 从中建立生产过程相关的数学模型。但迄今这种技术 方法尚未成熟还处于探索和研发中。
  
  记者:结合您的工作实际谈谈挖掘生产过程隐 含的规律如何难?
  
  刘焕彬:我搞了30多年的生产过程建模研究。迄 今,大多是通过理论方法或实验方法为基础建立过程 数学模型去表达生产过程的规律,然后把其运用到 生产中去进行过程自动控制或优化。这种方法对于简 单的小系统有效,但对复杂一些的大系统,效果不明 显。主要是因为许多复杂过程的数学模型难于建立, 或者即使建起来了由于模型过于复杂而很难计算出 来,或者即便是算出来了,也不一定适用。因为用上述 方法得到的模型和计算结果往往是建立在许多特定 或假设条件下得到的,难于适应千变万化的过程。然 而,要使生产过程优化和智能化,准确的过程模型是 一定要有的。
  
  记者:有没有具体事例?
  
  刘焕彬:20世纪90年代后期,我参加过国家973 项目——能源三环节系统研究的部分工作。21世纪 初,我们团队到具有热电联供的江门甘蔗化工厂现 场,探索利用上述研究成果去架构该厂的三环节系 统和建立相应的数学模型。联合制浆造纸企业的能 源系统是一个典型的三环节大系统,如何准确把握这 个大系统?我们希望通过闭环的三环节去描述。第一 个环节是能量源转化与输送环节,主要是热电车间和 碱与生物质能源回收车间。在这个环节中,把煤和黑 液(生物质能源)依次转化成热-蒸汽-机械能,然后 推动涡轮发电机发电,再后把热和电输送到各个用能 车间去。第二个环节是能源利用环节。能源利用环节 包括工厂各用能车间和单位。第三个环节是能源回收 环节,把低等级和废热回收利用。过去对三个环节是 相互开环进行研究,成为信息孤岛。我们希望把这三 个环节做成闭环,作为一个相互耦合循环的大系统去 研究,希望找到包括三个环节的大系统的规律,然后 通过大系统的优化去实现节能。研究过程中,我们成 功地架构了制浆造纸联合企业的三环节体系,也建立 了很多设备和过程小系统的数学模型,构建了三环节 系统的能流图。但是要把三个互相耦合循环的环节统 一起来,建立一个大系统的数学模型难度却很大。我 们曾经应用序贯模块仿真方法去解决,效果也不是很 好。主要问题是有一些过程的数学模型难于建立,复 杂的数学模型缺少好的分析计算方法,难于快速计算 出结果,结果是模型的准确度不高、适应性不强。 

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