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本发明涉及一种乙烯裂解炉炉管智能结焦诊断方法，更具体地，涉及一种融合人工蜂群(Artificial Bee Colony，ABC)算法、自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neural Fuzzy Inference System，ANFIS)和结焦时间因子(Coking Time Factor，CTF)的乙烯裂解炉炉管智能结焦诊断方法，基于ABC‑ANFIS‑CTF的乙烯裂解炉炉管智能结焦诊断方法包括炉管结焦相关因素的数据采集和数据处理过程、炉管结焦专家评判规则获取过程、炉管结焦诊断模型训练过程以及炉管结焦诊断与预测过程。所述智能结焦诊断方法利用ABC算法的全局最优性和快速收敛性，优化ANFIS的结构参数，有效提高了训练效率和结焦诊断准确率，并引入结焦时间因子CTF，使所建立的结焦诊断模型在结合CTF情况下，能够很好地判断裂解炉运行周期内的炉管结焦程度和预测炉管结焦的发展趋势，从而起到炉管清焦预警和效能提高的作用。

本发明公开了一种嵌入式DCNN和边缘计算的裂解炉重管温度识别方法，所述方法包括深度卷积神经网络(Deep Convolution Neural Network，DCNN)重管识别模型的构建、DCNN重管识别模型的重构及炉管温度的边缘计算等步骤，即先利用重管和非重管的特征差异，训练生成DCNN重管识别模型；其次针对嵌入式处理器的特性，将DCNN重管识别模型移植到红外自动测温仪内部的嵌入式处理器；再由DCNN重管识别模型结合红外自动测温仪内部的数据处理算法和温度值计算方法，计算得到重管和非重管的温度，实现红外自动测温仪的边缘计算。该方法能高精准度判别裂解炉重管和非重管，且红外自动测温仪边缘计算功能的实现，在降低工业云服务器的数据处理量的同时提升了数据处理的实时性和高效性。

本发明涉及裂解炉智能监测技术领域，提供一种裂解炉管智能结焦监测边云协同平台及其工作方法。包括边缘层和云端层，所述边缘层包括裂解炉管外表面智能测温装置和/或乙烯DCS/数采装置；所述云端层包括裂解炉安全预警装置、裂解炉管智能结焦诊断与预测装置、混合作业调度装置、多工作流调度装置、虚拟化资源调度装置、虚拟资源优化装置；所述裂解炉管外表面智能测温装置包括炉管重管识别装置和异常数据检测装置。与现有技术相比，本发明的云端层可进行大数据的储存与分析，并提出优化改进意见，并将意见反馈至边缘层。所述工作方法可进行高精度的重管识别，并快速而准确的检测出离群点。

本实用新型公开了一种双裂解管的裂解炉分料投放装置，安装至裂解炉的前端，裂解炉内安装有两个裂解管，各裂解管的上方均设进料管，分料投放装置包括投料储箱、混料管以及分料机构。投料储箱内设有容纳固体废弃物的储料空间。混料管竖直设置于投料储箱的下方，混料管内安装有水平设置的打散搅拌辊。分料机构包括分料管、设于分料管内侧的第一螺旋输送装置和第二螺旋输送装置，分料管中间开设有连通混料管的进料口，且分料管的两端开设有连通进料管的出料口，第一螺旋输送装置和第二螺旋输送装置均呈水平状态且同轴设置，第一螺旋输送装置和第二螺旋输送装置的螺旋叶的旋向相反，以实现对固体废弃物的分料投放，提高裂解炉的裂解效率和裂解质量。

本实用新型公开了一种精细控温的裂解炉，包括上料组件、裂解组件以及下料组件，裂解组件包括旋转炉体，旋转炉体包括旋转内胆、固定外胆以及内胆驱动装置，旋转内胆设置在固定外胆的内部，内胆驱动装置与旋转内胆相连接，旋转内胆能够在内胆驱动装置驱动下相对固定外胆转动；还包括测温组件，测温组件包括多个温度检测件，旋转内胆与固定外胆之间设置具有安装间隙，多个温度检测件在安装间隙中且沿旋转内胆及固定外胆的周向和轴向均匀排布。通过测温组件能够沿旋转内胆的周向对旋转内胆进行全覆盖测温，从而实时掌握旋转内胆周向上的温度数据及温度变化趋势，配合无级变速驱动装置调整旋转内胆的转动速度以使得旋转内胆周向上的温度分布更加均匀。

本发明公开一种基于近邻局部异常因子的乙烯裂解炉运行状态监测方法，在考虑乙烯裂解炉非稳态运行与时变特性的前提下，实现了实时的对乙烯裂解炉的采样数据进行实时特征分析，从而有效的监测乙烯裂解炉的运行状态。本发明方法通过实时构造近邻局部异常因子的技术手段来解决乙烯裂解炉采样数据的非稳态变化问题，实时的最大化在线新采样数据与近邻参考数据集之间的差异，来判断新采样数据是否反映除了乙烯裂解炉的异常。此外，本发明方法通过实时将正常的最新样本数据引入到正常数据矩阵，并同时删除最陈旧的样本数据，实现了乙烯裂解炉运行状态监测模型的实时更新。