发明专利已授权

面向乙烯裂解炉管重管识别的嵌入式DCNN压缩方法

📄 申请号：CN201910371736.2 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2019-05-06

公开号

CN110097175A

公开日

2019-08-06

申请人

广东石油化工学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_04

IPC 分类号

G06N3_04 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

裂解炉深度学习模型压缩卷积神经网络嵌入式人工智能裂解炉

应用场景

乙烯裂解炉管检测, 石化设备健康监测, 工业视觉检测, 嵌入式智能识别

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摘要

本发明属于裂解炉控制技术领域，公开了一种面向乙烯裂解炉管重管识别的嵌入式DCNN压缩方法，采集乙烯裂解炉管数据；选用距离数据与温度数据，对温度数据与距离数据进行分割、归一化处理，然后基于深度半非矩阵分解(Semi-Non-negative Matrix Factorization，Semi-NMF)的乙烯裂解炉管特征提取；建立基于深度卷积神经网络的混合结构神经网络重管识别模型。本发明的乙烯裂解炉管温度检测装置及相应的检测方法，能应用于大型石化公司的乙烯裂解装置；基于深度非负矩阵分解的乙烯裂解炉管数据特征提取算法，提取的特征作为深度卷积神经网络的输入，实现了裂解炉管温度的准确判别；本发明的深度卷积神经网络压缩方法能面向边缘应用。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种计算机网络信息安全装置

当前第 / 件

一种利用转底炉制备稀土金属的方法

同领域国内专利 · IPC: (G06N3_04)

G06N3_00 G06N3_006 G06N3_008 G06N3_02 G06N3_04 G06N3_042 G06N3_043 G06N3_044 G06N3_0442 G06N3_045 G06N3_0455 G06N3_0464 G06N3_0475 G06N3_048 G06N3_049 G06N3_0495 G06N3_0499 G06N3_06 G06N3_063 G06N3_065 G06N3_067 G06N3_08 G06N3_082 G06N3_084 G06N3_086 G06N3_088 G06N3_0895 G06N3_09 G06N3_092 G06N3_094 G06N3_096 G06N3_098 G06N3_0985 G06N3_12 G06N3_126 覆盖35个领域

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