化工进展 ›› 2019, Vol. 38 ›› Issue (08): 3525-3533.DOI: 10.16085/j.issn.1000-6613.2018-2049
袁健宝1(),王政1(),徐一凡1,杨燕霞1,贾小平2,王芳2
收稿日期:
2018-10-16
出版日期:
2019-08-05
发布日期:
2019-08-05
通讯作者:
王政
作者简介:
袁健宝(1994—),男,硕士研究生,研究方向为过程系统工程。E-mail:基金资助:
Jianbao YUAN1(),Zheng WANG1(),Yifan XU1,Yanxia YANG1,Xiaoping JIA2,Fang WANG2
Received:
2018-10-16
Online:
2019-08-05
Published:
2019-08-05
Contact:
Zheng WANG
摘要:
依据复杂网络边负载分配相关理论,建立化工过程级联故障传播理论模型,用于解决化工过程中日益突出的级联故障传播问题。本文首先将化工生产系统抽象成网络模型,对网络中的节点进行重要性排序;其次对网络进行随机攻击并对重要性靠前的节点进行蓄意攻击,求解两种攻击方式下的最高风险传播路径;最后假设其发生边负载故障,根据风险传播路径故障概率对两种攻击方式下的最高风险传播路径进行评估,确定危险性较大的风险传播路径。经案例验证分析表明:该方法可有效确定生产过程中故障发生后的故障传播路径以及风险性较大的路径,为预防化工生产过程中故障传播提供一定的理论依据和决策支持。
中图分类号:
袁健宝,王政,徐一凡,杨燕霞,贾小平,王芳. 基于复杂网络边负载分配理论的化工过程级联故障风险传播路径[J]. 化工进展, 2019, 38(08): 3525-3533.
Jianbao YUAN,Zheng WANG,Yifan XU,Yanxia YANG,Xiaoping JIA,Fang WANG. Risk propagation path of cascading fault in chemical process based on edge load distribution in complex network[J]. Chemical Industry and Engineering Progress, 2019, 38(08): 3525-3533.
变量名 | 意义 | 变量名 | 意义 |
---|---|---|---|
1 | 天然气入口流量 | 16 | 变换塔气体出口温度 |
2 | 软质水入口流量 | 17 | 气液分离器 |
3 | 蒸汽阀门 | 18 | 甲烷化炉 |
4 | 蒸汽流量 | 19 | 氨压缩机 |
5 | 一段转化炉温度 | 20 | 合成塔液位 |
6 | 一段转化炉流量 | 21 | 合成塔温度 |
7 | 二段转化炉流量 | 22 | 合成塔压力 |
8 | 一段转化炉压力 | 23 | 反应物流量 |
9 | 二段转化炉温度 | 24 | 液氨贮槽 |
10 | 二段转化炉压力 | 25 | 锅炉水预热器 |
11 | 工艺空气压缩机流量 | 26 | 锅炉水入口温度 |
12 | 一段转化炉进口压力 | 27 | 低变炉入口温度 |
13 | 压缩机出口压力 | 28 | 低变炉出口成分 |
14 | 二段转化炉出口压力 | 29 | 天然气阀门 |
15 | 变换塔冷却器温度 | 30 | 空气阀门 |
表1 合成氨工艺的变量定义
变量名 | 意义 | 变量名 | 意义 |
---|---|---|---|
1 | 天然气入口流量 | 16 | 变换塔气体出口温度 |
2 | 软质水入口流量 | 17 | 气液分离器 |
3 | 蒸汽阀门 | 18 | 甲烷化炉 |
4 | 蒸汽流量 | 19 | 氨压缩机 |
5 | 一段转化炉温度 | 20 | 合成塔液位 |
6 | 一段转化炉流量 | 21 | 合成塔温度 |
7 | 二段转化炉流量 | 22 | 合成塔压力 |
8 | 一段转化炉压力 | 23 | 反应物流量 |
9 | 二段转化炉温度 | 24 | 液氨贮槽 |
10 | 二段转化炉压力 | 25 | 锅炉水预热器 |
11 | 工艺空气压缩机流量 | 26 | 锅炉水入口温度 |
12 | 一段转化炉进口压力 | 27 | 低变炉入口温度 |
13 | 压缩机出口压力 | 28 | 低变炉出口成分 |
14 | 二段转化炉出口压力 | 29 | 天然气阀门 |
15 | 变换塔冷却器温度 | 30 | 空气阀门 |
节点vi | 重要度Ci | 节点vi | 重要度Ci |
---|---|---|---|
v 1 | 0.2708 | v 16 | 0.3027 |
v 2 | 0.1261 | v 17 | 0.2885 |
v 3 | 0.1261 | v 18 | 0.1706 |
v 4 | 0.3123 | v 19 | 0.4765 |
v 5 | 0.2556 | v 20 | 0.4239 |
v 6 | 0.4874 | v 21 | 0.5070 |
v 7 | 0.5319 | v 22 | 0.2909 |
v 8 | 0.1342 | v 23 | 0.5402 |
v 9 | 0.3859 | v 24 | 0.2309 |
v 10 | 0.2898 | v 25 | 0.0846 |
v 11 | 0.2937 | v 26 | 0.0754 |
v 12 | 0.1242 | v 27 | 0.1795 |
v 13 | 0.2118 | v 28 | 0.5156 |
v 14 | 0.2990 | v 29 | 0.1026 |
v 15 | 0.1008 | v 30 | 0.1093 |
表2 节点重要度评价结果
节点vi | 重要度Ci | 节点vi | 重要度Ci |
---|---|---|---|
v 1 | 0.2708 | v 16 | 0.3027 |
v 2 | 0.1261 | v 17 | 0.2885 |
v 3 | 0.1261 | v 18 | 0.1706 |
v 4 | 0.3123 | v 19 | 0.4765 |
v 5 | 0.2556 | v 20 | 0.4239 |
v 6 | 0.4874 | v 21 | 0.5070 |
v 7 | 0.5319 | v 22 | 0.2909 |
v 8 | 0.1342 | v 23 | 0.5402 |
v 9 | 0.3859 | v 24 | 0.2309 |
v 10 | 0.2898 | v 25 | 0.0846 |
v 11 | 0.2937 | v 26 | 0.0754 |
v 12 | 0.1242 | v 27 | 0.1795 |
v 13 | 0.2118 | v 28 | 0.5156 |
v 14 | 0.2990 | v 29 | 0.1026 |
v 15 | 0.1008 | v 30 | 0.1093 |
路径 | 初始负载Li | 负载容量Ci | 路径故障概率P(Li ) |
---|---|---|---|
1 | 18 | 19.08 | 0.3396 |
2 | 60 | 63.60 | 0.3145 |
3 | 91 | 96.46 | 0.2861 |
4 | 72 | 76.32 | 0.1544 |
表3 随机攻击方式
路径 | 初始负载Li | 负载容量Ci | 路径故障概率P(Li ) |
---|---|---|---|
1 | 18 | 19.08 | 0.3396 |
2 | 60 | 63.60 | 0.3145 |
3 | 91 | 96.46 | 0.2861 |
4 | 72 | 76.32 | 0.1544 |
路径 | 初始负载Li | 负载容量Ci | 路径故障概率P(Li ) |
---|---|---|---|
1 | 18 | 19.08 | 0.3396 |
2 | 60 | 63.60 | 0.3145 |
3 | 91 | 96.46 | 0.2861 |
4 | 84 | 89.04 | 0.2064 |
表4 蓄意攻击方式
路径 | 初始负载Li | 负载容量Ci | 路径故障概率P(Li ) |
---|---|---|---|
1 | 18 | 19.08 | 0.3396 |
2 | 60 | 63.60 | 0.3145 |
3 | 91 | 96.46 | 0.2861 |
4 | 84 | 89.04 | 0.2064 |
节点 | 名称 | 符号 | 节点 | 名称 | 符号 |
---|---|---|---|---|---|
1 | A进料流量 | F1 | 18 | 汽提塔温度 | T18 |
2 | D进料流量 | F2 | 19 | 汽提塔流量 | F19 |
3 | E进料流量 | F3 | 20 | 压缩机功率 | J20 |
4 | ABC总进料流量 | F4 | 21 | 反应器冷却水出口温度 | T21 |
5 | 压缩机出口再循环流量 | F5 | 22 | 冷凝器冷却水出口温度 | T22 |
6 | 反应器进料总流量 | F6 | 23 | D进料流量控制阀 | V23 |
7 | 反应器压力 | P7 | 24 | E进料流量控制阀 | V24 |
8 | 反应器液位 | L8 | 25 | A进料流量控制阀 | V25 |
9 | 反应器温度 | T9 | 26 | ABC总进料流量控制阀 | V26 |
10 | 排放速度 | F10 | 27 | 压缩机再循环阀 | V27 |
11 | 汽液分离器温度 | T11 | 28 | 排放阀 | V28 |
12 | 汽液分离器液位 | L12 | 29 | 汽液分离器底部出口阀 | V29 |
13 | 汽液分离器压力 | P13 | 30 | 汽提塔产品出口阀 | V30 |
14 | 汽液分离器底部出口流量 | F14 | 31 | 汽提塔水流阀 | V31 |
15 | 汽提塔液位 | L15 | 32 | 反应器冷却水流阀 | V32 |
16 | 汽提塔压力 | P16 | 33 | 冷凝器冷却水流阀 | V33 |
17 | 汽提塔塔底流量 | F17 |
表5 TE过程的变量定义
节点 | 名称 | 符号 | 节点 | 名称 | 符号 |
---|---|---|---|---|---|
1 | A进料流量 | F1 | 18 | 汽提塔温度 | T18 |
2 | D进料流量 | F2 | 19 | 汽提塔流量 | F19 |
3 | E进料流量 | F3 | 20 | 压缩机功率 | J20 |
4 | ABC总进料流量 | F4 | 21 | 反应器冷却水出口温度 | T21 |
5 | 压缩机出口再循环流量 | F5 | 22 | 冷凝器冷却水出口温度 | T22 |
6 | 反应器进料总流量 | F6 | 23 | D进料流量控制阀 | V23 |
7 | 反应器压力 | P7 | 24 | E进料流量控制阀 | V24 |
8 | 反应器液位 | L8 | 25 | A进料流量控制阀 | V25 |
9 | 反应器温度 | T9 | 26 | ABC总进料流量控制阀 | V26 |
10 | 排放速度 | F10 | 27 | 压缩机再循环阀 | V27 |
11 | 汽液分离器温度 | T11 | 28 | 排放阀 | V28 |
12 | 汽液分离器液位 | L12 | 29 | 汽液分离器底部出口阀 | V29 |
13 | 汽液分离器压力 | P13 | 30 | 汽提塔产品出口阀 | V30 |
14 | 汽液分离器底部出口流量 | F14 | 31 | 汽提塔水流阀 | V31 |
15 | 汽提塔液位 | L15 | 32 | 反应器冷却水流阀 | V32 |
16 | 汽提塔压力 | P16 | 33 | 冷凝器冷却水流阀 | V33 |
17 | 汽提塔塔底流量 | F17 |
节点vi | 重要度Ci | 节点vi | 重要度Ci |
---|---|---|---|
v 1 | 0.1929 | v 18 | 0.1532 |
v 2 | 0.2763 | v 19 | 0.1061 |
v 3 | 0.2763 | v 20 | 0.0615 |
v 4 | 0.1323 | v 21 | 0.1134 |
v 5 | 0.4770 | v 22 | 0.1909 |
v 6 | 0.8332 | v 23 | 0.0327 |
v 7 | 0.3994 | v 24 | 0.0327 |
v 8 | 0.3679 | v 25 | 0.0327 |
v 9 | 0.4914 | v 26 | 0.0265 |
v 10 | 0.0243 | v 27 | 0.0887 |
v 11 | 0.1558 | v 28 | 0.0960 |
v 12 | 0.2004 | v 29 | 0.1657 |
v 13 | 0.2809 | v 30 | 0.0468 |
v 14 | 0.2386 | v 31 | 0.0649 |
v 15 | 0.3538 | v 32 | 0.1134 |
v 16 | 0.5254 | v 33 | 0.1013 |
v 17 | 0.1619 |
表6 节点重要度评价结果
节点vi | 重要度Ci | 节点vi | 重要度Ci |
---|---|---|---|
v 1 | 0.1929 | v 18 | 0.1532 |
v 2 | 0.2763 | v 19 | 0.1061 |
v 3 | 0.2763 | v 20 | 0.0615 |
v 4 | 0.1323 | v 21 | 0.1134 |
v 5 | 0.4770 | v 22 | 0.1909 |
v 6 | 0.8332 | v 23 | 0.0327 |
v 7 | 0.3994 | v 24 | 0.0327 |
v 8 | 0.3679 | v 25 | 0.0327 |
v 9 | 0.4914 | v 26 | 0.0265 |
v 10 | 0.0243 | v 27 | 0.0887 |
v 11 | 0.1558 | v 28 | 0.0960 |
v 12 | 0.2004 | v 29 | 0.1657 |
v 13 | 0.2809 | v 30 | 0.0468 |
v 14 | 0.2386 | v 31 | 0.0649 |
v 15 | 0.3538 | v 32 | 0.1134 |
v 16 | 0.5254 | v 33 | 0.1013 |
v 17 | 0.1619 |
路径 | 初始负载Li | 负载容量Ci | 路径故障概率P(Li ) |
---|---|---|---|
1 | 105 | 139.13 | 0.25 |
2 | 36 | 36.16 | 0.0136 |
表7 随机攻击方式
路径 | 初始负载Li | 负载容量Ci | 路径故障概率P(Li ) |
---|---|---|---|
1 | 105 | 139.13 | 0.25 |
2 | 36 | 36.16 | 0.0136 |
路径 | 初始负载Li | 负载容量Ci | 路径故障概率P(Li ) |
---|---|---|---|
1 | 150 | 159 | 0.3454 |
2 | 105 | 111.3 | 0.25 |
3 | 42 | 44.52 | 0.2233 |
4 | 10 | 10.06 | 0.2008 |
表8 蓄意攻击方式
路径 | 初始负载Li | 负载容量Ci | 路径故障概率P(Li ) |
---|---|---|---|
1 | 150 | 159 | 0.3454 |
2 | 105 | 111.3 | 0.25 |
3 | 42 | 44.52 | 0.2233 |
4 | 10 | 10.06 | 0.2008 |
1 | 王政, 孙锦程, 王迎春, 等 . 基于复杂网络理论的符号有向图(SDG)化工故障诊断[J]. 化工进展, 2016, 35(5): 1344-1352. |
WANG Z , SUN J C , WANG Y C , et al . Research on chemical process signed directed graph(SDG) fault diagnosis based on complex network[J]. Chemical Industry and Engineering Progress, 2016, 35(5): 1344-1352. | |
2 | 陈雨, 韩永明, 王尊, 等 . 基于数据复杂网络理论的系统故障检测方法[J].化工学报, 2014, 65(11): 4503-4508. |
CHEN Y , HAN Y M , WANG Z , et al .System fault detection based on data-driven and complex networks theory[J]. CIESC Journal, 2014, 65(11): 4503-4508. | |
3 | 耿志强, 张玉婷, 韩永明 . 基于AHP的贝叶斯网络故障诊断方法研究[J].北京化工大学学报(自然科学版), 2017, 44(5): 99-104. |
GENG Z Q , ZHANG Y T , HAN Y M . A fault diagnosis method for a Bayesian network based on AHP[J].Journal of Beijing University of Chemical Technology ( Natural Science), 2017, 44(5): 99-104. | |
4 | 池红卫, 张世英, 张鹏飞 . 基于信息融合策略的化工过程故障智能诊断系统的研究[J]. 化工进展, 2004, 23(2): 202-204. |
CHI H W , ZHANG S Y , ZHANG P F . Research on synthetic intelligent diagnosis system of chemical engineering based on multi -sensor information fusion policy[J]. Chemical Industry and Engineering Progress, 2004, 23(2): 202-204. | |
5 | 王再英, 白华宁 . 基于相关系数的过程系统故障检测与诊断方法[J]. 化工学报, 2013, 64(12): 4621-4627. |
WANG Z Y , BAI H N . Process system fault detection and diagnosis based on correlation[J]. CIESC Journal, 2013, 64(12): 4621-4627. | |
6 | 郭金玉, 王鑫, 李元 . 基于加权差分主元分析的化工过程故障检测[J]. 高校化学工程学报, 2018(1): 186-196. |
GUO J Y , WANG X , LI Y . Fault detection in chemical processes using weighted differential principal component analysis[J]. Journal of Chemical Engineering of Chinese Universities, 2018(1): 186-196. | |
7 | 石宇, 邱彤, 陈丙珍 . 用于化工过程的SDG故障分析方法[J]. 化工进展, 2006, 25(12): 1484-1488. |
SHI Y , QIU T , CHEN B Z . Fault analysis using process signed directed graph model[J]. Chemical Industry and Engineering Progress, 2006, 25(12): 1484-1488. | |
8 | 宋泓阳, 孙晓岩, 项曙光 . 人工神经网络在化工过程中的应用进展[J]. 化工进展, 2016, 35(12): 3755-3762. |
SONG H Y , SUN X Y , XIANG S G . Progress on the application of artificial neural network in chemical industry[J]. Chemical Industry and Engineering Progress, 2016, 35(12): 3755-3762. | |
9 | 刘兰英 .模糊多级融合技术在化工故障诊断中的应用[J]. 无线互联科技, 2016(6): 137-139. |
LIU L Y . Application of fuzzy multilevel fusion to chemical fault diagnosis[J]. Wireless Internet Technology, 2016(6): 137-139. | |
10 | MOTTER A E , LAI Y C . Cascade-based attacks on complex networks[J]. Physical Review E: Statistical Nonlinear & Soft Matter Physics, 2002, 66(2):065102. |
11 | MOTTER A E . Cascade control and defense in complex networks[J]. Physical Review Letters, 2004, 93(9):098701. |
12 | 史苇杭, 林楠 . 社会网络中基于核函数的信息传播模型[J]. 计算机应用研究, 2016, 33(9): 2735-2737. |
SHI W H , LIN N . Kernel function based information diffusion model in social networks[J]. Application Research of Computers, 2016, 33(9): 2735-2737. | |
13 | 陆晓静, 宋玉蓉 . 基于边移除的智能电网级联故障鲁棒性分析[J]. 计算机工程, 2018, 44(1): 292-298. |
LU X J , SONG Y R . Analysis of robustness for cascading failure in smart grid based on edge remove[J]. Computer Engineering, 2018, 44(1): 292-298. | |
14 | 丁琳, 刘莹慧 . 拓扑对复杂通信网络级联故障传播的影响[J]. 南华大学学报(自然科学版), 2016, 30(4): 82-87. |
DING N , LIU Y H . Impact of Topology on the propagation of cascading failure in complex communication networks[J]. Journal of University of South China (Science and Technology), 2016, 30(4): 82-87. | |
15 | LI Q , LV Y B . Urban rail transit comprehensive performance evaluation research based on improved BSC[C]//International Conference on Electronics, Electrical Engineering and Information Science, 2016: 833-840. |
16 | CRUCITTI P , LATORA V , MARCHIORI M . Model for cascading failures in complex networks[J]. Physical Review E: Statistical Nonlinear & Soft Matter Physics, 2004, 69(4 Pt 2):045104. |
17 | BAO Z J , CAO Y J , DING L J , et al . Dynamics of load entropy during cascading failure propagation in scale-free networks[J]. Physics Letters A, 2008, 372(36):5778-5782. |
18 | LEHMANN J , BERNASCONI J . Stochastic load-redistribution model for cascading failure propagation[J]. Physical Review E: Statistical Nonlinear & Soft Matter Physics, 2010, 81(3Pt1):031129. |
19 | WANG J W , RONG L L . Cascading failures in scale-free networks with a breakdown probability[J]. Physica A: Statistical Mechanics & Its Applications, 2009, 388(7):1289-1298. |
20 | SUN H J , ZHAO H , WU J J . A robust matching model of capacity to defense cascading failure on complex networks[J]. Physica A: Statistical Mechanics & Its Applications, 2008, 387(25):6431-6435. |
21 | WANG J W , RONG L L . Edge-based-attack induced cascading failures on scale-free networks[J]. Physica A: Statistical Mechanics & Its Applications, 2009, 388(8):1731-1737. |
22 | DORIGO M , MANIEZZO V , COLORNI A . Ant system optimization by a colony of cooperating agents[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, 1996, 26(1):29-41. |
23 | 周漩, 张凤鸣, 李克武, 等 . 利用重要度评价矩阵确定复杂网络关键节点[J]. 物理学报, 2012, 61(5): 1-7. |
ZHOU X , ZHANG F M , LI K W , et al . Find vital node by node importance evaluation matrix in complex networks[J]. Acta Physics Sinica, 2012, 61(5): 1-7. | |
24 | 李树栋 . 复杂网络级联动力学行为机制研究[D]. 北京: 北京邮电大学, 2012. |
LI S D . Research on the mechanism of cascading dynamics and behaviors of complex networks[D]. Beijing: Beijing University of Posts and Telecommunications, 2012. | |
25 | MIRZASOLEIMAN B , BABAEI M , JALILI M , et al . Cascading failures in weighted networks[J]. Physical Review E: Statistical Nonlonear & Soft Matter Physics, 2011, 84(2):046114. |
26 | NING L , XIONG W . SDG-Based HAZOP and fault diagnosis analysis to the inversion of synthetic ammonia[J]. Tsinghua Science & Technology, 2007, 12(1): 30-37. |
27 | 李强, 张述伟, 廖新文, 等 . 布朗流程合成氨装置一段转化炉故障原因分析与对策[J]. 大氮肥, 2010, 33(2): 73-78. |
LI Q , ZHANG S W , LIAO X W , et al . Failure analysis and counter-measures of primary reeormerin ammonia plant of brown process technology[J]. Large Scale Nitrogenous Fertilizer Industry, 2010, 33(2): 73-78. | |
28 | 马志刚, 靳明程, 陈衍涛, 等 . HAZOP研究与故障树分析在合成氨装置危险辨识中的应用[J]. 中国安全生产科学技术, 2012, 8(10): 85-90. |
MA Z G, JIN M C , CHEN Y T , et al . Application of HAZOP and fault tree analysis (FTA) in hazard identification of ammonia synthesis plant[J]. Journal of Safety Science and Technology, 2012, 8(10): 85-90. | |
29 | 姜英, 王政, 秦艳, 等 . 基于复杂网络的化工过程层次符号有向图模型建立及关键节点识别[J]. 化工进展, 2018, 37(2): 444-451. |
JIANG Y , WANG Z , QIN Y , et al . AHP-SDG model establishment and key node identification of chemical process system based on complex network[J]. Chemical Industry and Engineering Progress, 2018, 37(2): 444-451. |
[1] | 朱佳兴, 郝琳, 刘国钊, 卫宏远. 化工过程本质安全评估方法研究进展与展望[J]. 化工进展, 2022, 41(8): 4009-4024. |
[2] | 孙逊, 赵越, 玄晓旭, 赵珊, YOON Joon Yong, 陈颂英. 基于水力空化的化工过程强化研究进展[J]. 化工进展, 2022, 41(5): 2243-2255. |
[3] | 李欣铜, 陈志冰, 魏志强, 李苏桐, 陈旭, 宋凯. 具有输入数据注意力机制的卷积神经网络用于氟化工产品质量预测[J]. 化工进展, 2022, 41(2): 593-600. |
[4] | 姚羽曼, 罗文嘉, 戴一阳. 数据驱动方法在化工过程故障诊断中的研究进展[J]. 化工进展, 2021, 40(4): 1755-1764. |
[5] | 邹志云, 朱文超, 刘英莉, 孟磊, 郭宁, 于蒙. 小型特种精细化工过程自动化和信息化研究发展趋势探讨[J]. 化工进展, 2020, 39(S2): 269-275. |
[6] | 董云青, 王政, 徐一凡, 杨燕霞, 贾小平, 王芳. 基于复杂网络控制理论的换热网络旁路位置确定[J]. 化工进展, 2019, 38(07): 3046-3055. |
[7] | 陈国华, 邹梦婷. 化工园区多灾种耦合关系模型及断链减灾模式[J]. 化工进展, 2018, 37(08): 3271-3279. |
[8] | 李洪, 孟莹, 李鑫钢, 高鑫. 蒸馏过程强化技术研究进展[J]. 化工进展, 2018, 37(04): 1212-1228. |
[9] | 姜英, 王政, 秦艳, 袁健宝, 贾小平, 王芳. 基于复杂网络的化工过程层次符号有向图模型建立及关键节点识别[J]. 化工进展, 2018, 37(02): 444-451. |
[10] | 王政, 孙锦程, 刘晓强, 姜英, 贾小平, 王芳. 基于复杂网络理论的大型换热网络节点重要性评价[J]. 化工进展, 2017, 36(05): 1581-1588. |
[11] | 宋泓阳, 孙晓岩, 项曙光. 人工神经网络在化工过程中的应用进展[J]. 化工进展, 2016, 35(12): 3755-3762. |
[12] | 韦朝海, 廖建波, 胡芸 . 煤的基本化工过程与污染特征分析[J]. 化工进展, 2016, 35(06): 1875-1883. |
[13] | 王政, 孙锦程, 王迎春, 姜英, 贾小平, 王芳. 基于复杂网络理论的符号有向图(SDG)化工故障诊断[J]. 化工进展, 2016, 35(05): 1344-1352. |
[14] | 孙宏伟1,陈建峰2. 我国化工过程强化技术理论与应用研究进展 [J]. 化工进展, 2011, 30(1): 1-. |
[15] | 程吉锋,潘海天,夏陆岳,蔡亦军. 化工过程故障诊断中的多元统计方法 [J]. 化工进展, 2009, 28(5): 750-. |
阅读次数 | ||||||
全文 |
|
|||||
摘要 |
|
|||||
京ICP备12046843号-2;京公网安备 11010102001994号 版权所有 © 《化工进展》编辑部 地址:北京市东城区青年湖南街13号 邮编:100011 电子信箱:hgjz@cip.com.cn 本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发 技术支持:support@magtech.com.cn |