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摘要:
自主研发BDMOS(Big Data Mining Optimization System)大数据挖掘优化系统,该系统集成了多种数据挖掘方法和技术,特别是模式识别建模方法和优化技术.本工作将BDMOS大数据挖掘优化系统成功应用于聚全氟乙丙烯树脂反应装置及氟橡胶聚合生产装置的生产优化.根据装置DCS系统采集的生产数据,研究了装置优化操作的主要工艺参数,采用模式识别建模方法和优化技术建立了生产装置的优化操作模型,根据模型提出的工艺参数优化方案,显著提高了产品合格率.BDMOS软件提供的方法和技术能有效解决复杂化工数据的建模和优化难题,有望在化工生产装置优化过程中得到推广应用.
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文献信息
篇名 BDMOS:大数据挖掘优化系统及其在化工过程优化中的应用
来源期刊 计算机与应用化学 学科 化学
关键词 BDMOS 数据挖掘 模式识别 聚全氟乙丙烯树脂 氟橡胶
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 433-439
页数 7页 分类号 TQ33|TQ322.3|O69
字数 语种 中文
DOI 10.16866/j.com.app.chem201806001
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研究主题发展历程
节点文献
BDMOS
数据挖掘
模式识别
聚全氟乙丙烯树脂
氟橡胶
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与应用化学
双月刊
1001-4160
11-3763/TP
大16开
北京中关村北二街2条1号
82-500
1984
chi
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