嚴(yán)耀西 陳伏兵 王昕

摘 要 結(jié)合乙苯/苯乙烯實(shí)際生產(chǎn)工藝特點(diǎn)和需求，將引入本體、知識規(guī)則推理、專家經(jīng)驗(yàn)和貝葉斯概率算法的智能優(yōu)化方法應(yīng)用到乙苯/苯乙烯操作優(yōu)化知識庫中。該知識庫系統(tǒng)整合知識本體層、解析存儲層、算法層、應(yīng)用層等相關(guān)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了乙苯/苯乙烯生產(chǎn)過程操作優(yōu)化知識庫系統(tǒng)。在實(shí)際工業(yè)應(yīng)用中，初步驗(yàn)證了該知識庫能夠提高乙苯/苯乙烯生產(chǎn)過程的產(chǎn)品收率、降低原材料和動(dòng)力能源消耗。

關(guān)鍵詞 知識庫 本體 貝葉斯概率算法 操作優(yōu)化系統(tǒng) 乙苯/苯乙烯

中圖分類號 TP391? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼 B? ?文章編號 1000?3932（2023）03?0336?07

基金項(xiàng)目：2021年第二批產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項(xiàng)目（202102326010）。

作者簡介：嚴(yán)耀西（1990-），助教，從事機(jī)器學(xué)習(xí)和知識圖譜的研究，yxyan@hytc.edu.cn。

引用本文：嚴(yán)耀西，陳伏兵，王昕.乙苯/苯乙烯生產(chǎn)過程操作優(yōu)化知識庫設(shè)計(jì)［J］.化工自動(dòng)化及儀表，2023，50（3）：336-342.

乙苯/苯乙烯生產(chǎn)是石油化工領(lǐng)域的支柱產(chǎn)業(yè)，但在能源消耗和環(huán)境污染方面卻對我國經(jīng)濟(jì)具有不利影響［1］，因此，石油化工領(lǐng)域迫切需要借助智能化技術(shù)突破其發(fā)展局限。傳統(tǒng)信息檢索方法盡管信息豐富但缺乏知識表達(dá)和知識推理，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，急需對海量信息進(jìn)行語義處理和發(fā)掘隱性知識?；诒倔w智能化知識庫的推理檢索方法能夠有效進(jìn)行自動(dòng)推理、語義揭示和發(fā)掘隱性知識［2］，知識表示是智能化知識庫的核心部分，本體具有信息共享、傳遞和重用性的優(yōu)點(diǎn)，因此在推理和數(shù)據(jù)挖掘方面有著廣泛應(yīng)用［3，4］。

乙苯/苯乙烯生產(chǎn)過程中普遍存在產(chǎn)品方案調(diào)整頻繁、反應(yīng)機(jī)理復(fù)雜、加工工藝參數(shù)時(shí)變等問題［5］，導(dǎo)致乙苯/苯乙烯生產(chǎn)數(shù)據(jù)沒有得到充分有效的復(fù)用。乙苯/苯乙烯生產(chǎn)過程的操作參數(shù)與現(xiàn)場實(shí)際工況有著密切聯(lián)系，因此，如何運(yùn)用知識表達(dá)、歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)和專家知識來推薦優(yōu)化工況方案，提高乙苯/苯乙烯工藝產(chǎn)能和降低能耗已成為該領(lǐng)域研究的焦點(diǎn)。

筆者將機(jī)理模型、知識規(guī)則推理、專家經(jīng)驗(yàn)等智能優(yōu)化方法應(yīng)用到乙苯/苯乙烯操作優(yōu)化知識庫中，通過構(gòu)建乙苯/苯乙烯知識庫以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的有效復(fù)用，提高生產(chǎn)效率。

1 知識庫的架構(gòu)設(shè)計(jì)

基于知識庫的操作優(yōu)化系統(tǒng)（圖1）包含知識層、解析存儲層、算法層和應(yīng)用層。知識系統(tǒng)框架各層之間采用自底向上結(jié)構(gòu)，每一層都為上一層提供技術(shù)支撐，該架構(gòu)設(shè)計(jì)具有良好的結(jié)構(gòu)性和可擴(kuò)展性。

知識層。利用Protégé軟件工具，對乙苯/苯乙烯裝置的參數(shù)變量構(gòu)建乙苯/苯乙烯參數(shù)本體庫，利用參數(shù)變量之間的共性和相互的依賴關(guān)系，建立具有邏輯關(guān)系的規(guī)則庫。

解析存儲層。系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫是知識庫系統(tǒng)的核心，將已建立的乙苯/苯乙烯本體庫和規(guī)則庫解析上傳到系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，專家領(lǐng)域知識、工廠實(shí)時(shí)DCS數(shù)據(jù)、模型數(shù)據(jù)上傳到系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，為算法層提供數(shù)據(jù)支持。

算法層。設(shè)計(jì)基于貝葉斯概率的匹配算法，通過對訓(xùn)練的樣本集合進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，計(jì)算每個(gè)類別出現(xiàn)的概率和后驗(yàn)概率，通過數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練得到貝葉斯概率的模型分類器，然后用分類器的概率結(jié)果對操作優(yōu)化參數(shù)進(jìn)行排序。

應(yīng)用層。運(yùn)用JavaWeb技術(shù)，前端使用JSP編寫，系統(tǒng)后臺主要基于Servlet和JavaBean編寫［6］，通過前、后端開發(fā)技術(shù)為用戶提供數(shù)據(jù)輸入搜索功能并將優(yōu)化結(jié)果返回界面中，保證系統(tǒng)具有良好的交互性。

2 乙苯/苯乙烯生產(chǎn)過程知識本體構(gòu)建

2.1 本體知識庫

本體知識庫主要由概念、屬性、關(guān)系和實(shí)例組成。本體是構(gòu)建知識庫系統(tǒng)的基礎(chǔ)，本體優(yōu)劣取決于本體構(gòu)建方法，目前較為成熟的主流構(gòu)建方法有TOVE法、METHONTOLOGY法、循環(huán)獲取法、骨架法及七步法等［7］。其中七步法最具有代表性，七步法構(gòu)建包括類層、屬性層和實(shí)例層，但是七步法缺乏本體更新維護(hù)和本體評價(jià)兩個(gè)階段，傳統(tǒng)七步法缺乏系統(tǒng)的全面性。因此筆者采用劉樹明提出的三階六步法［8］。三階六步法是指本體構(gòu)建3個(gè)階段6個(gè)步驟，其具體描述如圖2所示［6］。第1個(gè)階段是本體規(guī)劃設(shè)計(jì)階段，該階段是構(gòu)建本體的前期準(zhǔn)備工作，主要包含確定本體設(shè)計(jì)目標(biāo)范圍、是否復(fù)用現(xiàn)有本體兩個(gè)步驟。第2個(gè)階段是本體構(gòu)建階段，也是構(gòu)建整個(gè)本體的核心階段，該階段包含獲取核心領(lǐng)域本體術(shù)語和創(chuàng)建本體類、屬性、實(shí)例兩個(gè)步驟。第3個(gè)階段是本體評價(jià)更新階段，該階段需要專家全程參與和指導(dǎo)，主要包含本體評價(jià)和本體更新兩個(gè)步驟，其中本體評價(jià)包括機(jī)器評價(jià)（即本體一致性檢驗(yàn)）和專家評價(jià)，本體更新包含知識更新和需求更新。三階六步法的優(yōu)點(diǎn)在于降低了本體構(gòu)建難度，縮短了本體構(gòu)建時(shí)間，豐富了實(shí)例層構(gòu)建，保證了本體的準(zhǔn)確性和專業(yè)性。

2.2 乙苯/苯乙烯操作優(yōu)化本體類構(gòu)建

基于三階六步法，乙苯/苯乙烯操作優(yōu)化本體概念層構(gòu)建采用重構(gòu)方式擴(kuò)展構(gòu)建，在楊宇和馬建新已建立的S?ESKBS本體庫［9］之上進(jìn)行完善和補(bǔ)充，將其設(shè)備選型本體添加和完善到乙苯/苯乙烯操作優(yōu)化本體庫中，從而快速高效構(gòu)建乙苯/苯乙烯操作優(yōu)化本體概念層模型。

構(gòu)建乙苯/苯乙烯操作優(yōu)化本體概念層，首先需明確乙苯/苯乙烯操作優(yōu)化本體概念層構(gòu)建的目標(biāo)，通過查找相關(guān)文獻(xiàn)和已有本體知識體系尋找乙苯/苯乙烯生產(chǎn)過程操作優(yōu)化描述內(nèi)容。乙苯/苯乙烯生產(chǎn)過程操作優(yōu)化描述［10，11］可分為5部分：設(shè)備信息、物料信息、單元操作信息、操作條件信息、上下游關(guān)系信息。設(shè)備信息包含設(shè)備名稱、設(shè)備設(shè)計(jì)溫度、設(shè)備設(shè)計(jì)壓力等，物料信息包含物料熔點(diǎn)、物料沸點(diǎn)等，單元操作信息包含操作溫度、操作壓力、進(jìn)料量等，上下游關(guān)系信息包含前后設(shè)備生產(chǎn)流程關(guān)系等。

本體依靠專家和完備資料做支撐，根據(jù)不同需求調(diào)整、補(bǔ)充、完善本體知識庫，從而為后續(xù)的乙苯/苯乙烯操作優(yōu)化本體知識庫實(shí)例層構(gòu)建提供應(yīng)用基礎(chǔ)。

2.3 本體知識庫規(guī)則

知識表示以知識具體化結(jié)果為目的，產(chǎn)生式知識表示法、語義表示法和一階謂詞邏輯表示法等都是常用的知識表示方法。本體使用語義網(wǎng)規(guī)則語言SWRL，它是一種產(chǎn)生式知識表示法［12］，采用if…then…的表達(dá)方式，這種表達(dá)方式與日常習(xí)慣推理方式類似，容易被理解和接受。本體規(guī)則庫是一種邏輯規(guī)則方法，通過本體規(guī)則庫可以推理本體隱含知識和挖掘潛在知識。推理規(guī)則構(gòu)建完成后，底層本體知識庫需要推理機(jī)將隱含知識和數(shù)據(jù)推理到本體中，Protégé4.1內(nèi)置有pellet推理機(jī)［13］，其作用是對已建立本體庫進(jìn)行一致性檢驗(yàn)和對隱含知識發(fā)現(xiàn)推理。由于本體庫推理和應(yīng)用不利于在客戶端展示和搜索查詢［14］，因此需要將本體解析到MySQL數(shù)據(jù)庫中［15］。

3 基于貝葉斯乙苯/苯乙烯的操作優(yōu)化算法

3.1 監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)算法

目前，經(jīng)典的監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)［16］包括支持向量機(jī)、貝葉斯算法［17］、決策樹算法及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等。其中，貝葉斯算法是一種運(yùn)用概率分類的方法，其核心是算法利用有限的訓(xùn)練樣本集的先驗(yàn)概率p（c）和類條件概率p（x|c）盡可能準(zhǔn)確地估計(jì)出后驗(yàn)概率p（c|x）。貝葉斯算法與其他監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)算法相比有4方面的優(yōu)勢：

a. 樸素貝葉斯分類算法是以貝葉斯定理為基礎(chǔ)的概率分類算法，具有堅(jiān)實(shí)、完善的理論體系，并且分類準(zhǔn)確性高；

b. 該算法對待處理數(shù)據(jù)的類型沒有嚴(yán)格限制，可以用來分析各種類型的數(shù)據(jù)集，對新數(shù)據(jù)集也有很強(qiáng)的適應(yīng)能力；

c. 該算法在結(jié)構(gòu)上是較為清晰簡單的星形結(jié)構(gòu)，使得其計(jì)算效率高，可以在開銷較低的前提下處理數(shù)據(jù)量較大的集合；

d. 樸素貝葉斯在一定程度上可以被視為一種動(dòng)態(tài)分類模型，隨著原數(shù)據(jù)集中新數(shù)據(jù)的加入，訓(xùn)練過程可以增量進(jìn)行。

3.2 基于貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)算法的思想

樸素貝葉斯分類器［18］適用于含有較多變量的大數(shù)據(jù)集，并且可以處理連續(xù)數(shù)據(jù)。除了離散化的方法外，處理連續(xù)的屬性主要有參數(shù)化方法、非參數(shù)估計(jì)方法、半?yún)?shù)估計(jì)法和連續(xù)屬性離散化方法。

本課題采用參數(shù)化方法中較為高效的概率密度函數(shù)方法，即基于高斯分布概率密度函數(shù)方法的連續(xù)屬性樸素貝葉斯分類器，它基于屬性的獨(dú)立性假設(shè)-屬性間的相互獨(dú)立，簡化了聯(lián)合概率密度的計(jì)算，雖然減少了計(jì)算量、提高了效率，但損失了屬性間的依賴信息，其結(jié)構(gòu)如圖3所示。

3.3 基于貝葉斯乙苯/苯乙烯的操作優(yōu)化算法

經(jīng)典樸素貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)算法分為3個(gè)階段［20］：準(zhǔn)備工作階段、分類器訓(xùn)練階段、應(yīng)用階段。其優(yōu)點(diǎn)在于：通過生成式模型，計(jì)算概率來進(jìn)行分類，可以用來處理多分類問題；分類過程中時(shí)間、空間開銷?。贿m合增量式訓(xùn)練，高效且易于實(shí)現(xiàn)；算法性能穩(wěn)定，對于不同的數(shù)據(jù)特點(diǎn)其分類性能差別不大。但也存在一定的缺陷，如算法缺乏健全性，沒有具體評估驗(yàn)證方案；算法未檢測分類器的準(zhǔn)確率；對輸入數(shù)據(jù)的表達(dá)形式很敏感?；谪惾~斯操作優(yōu)化的匹配算法包括以下6個(gè)步驟。

Step1 篩選設(shè)定階段

工業(yè)生產(chǎn)中有大量繁雜的工業(yè)數(shù)據(jù)，獲得有效的數(shù)據(jù)是處理數(shù)據(jù)的第一步。因此首先篩選需要研究的乙苯/苯乙烯生產(chǎn)過程操作變量和目標(biāo)變量DCS數(shù)據(jù)，接著根據(jù)數(shù)據(jù)各屬性度量的量綱進(jìn)行處理使之符合工業(yè)生產(chǎn)單位標(biāo)準(zhǔn)，剔除掉異常的工業(yè)數(shù)據(jù)。然后選取若干組數(shù)組作為數(shù)據(jù)樣本集。篩選出數(shù)據(jù)樣本集之后，根據(jù)各個(gè)屬性特征提取劃分各序列的結(jié)果，并進(jìn)行類別標(biāo)注，構(gòu)成后續(xù)的訓(xùn)練樣本集。不同的劃分類別樣本集有不同的判定結(jié)果。因此該階段需要專家參與和討論來設(shè)定優(yōu)化值。

Step2 訓(xùn)練階段

該階段的任務(wù)是生成分類器的數(shù)學(xué)模型，計(jì)算估計(jì)類先驗(yàn)概率p（c）和高斯分布最大似然估計(jì)參數(shù)μ和σ2。

Step3 分類階段

運(yùn)用樸素貝葉斯決策表達(dá)式對訓(xùn)練的樣本集合進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算，得到每個(gè)類別的出現(xiàn)概率和后驗(yàn)概率，從而獲得模型分類器。

Step4 測試階段

將已經(jīng)學(xué)習(xí)得到的分類器用于測試集，對測試集中未知類別的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)測，并同時(shí)測試其分類的準(zhǔn)確性。

Step5 評估階段

分類學(xué)習(xí)方法的泛化性涉及它在測試數(shù)據(jù)上的預(yù)測能力。評價(jià)指標(biāo)（表1）［21］是評估階段直觀快速地得出誤差的計(jì)算方法。

正確率是評價(jià)指標(biāo)之一，表示被分類器分對的比重，即正確率越高，分類器越好。正確率計(jì)算式為：

精度是表示被分類器分為正例中實(shí)際為正例的比重，它是精確度的量度，其計(jì)算式為：

Step6 算法排序階段

系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中存在大量的數(shù)據(jù)信息，面對大量的、不確定的模型信息，如何快速尋找到生產(chǎn)工藝需要的信息，其中最重要的也是最困難的問題就是排序，為此筆者提出了一種基于貝葉斯方法的排序算法，該算法運(yùn)用測試階段貝葉斯判定準(zhǔn)則方法，將訓(xùn)練集和測試集中特定分類結(jié)果進(jìn)行逐個(gè)計(jì)算，最終對計(jì)算概率密度值進(jìn)行由大到小的排序。

4 乙苯/苯乙烯生產(chǎn)過程知識庫系統(tǒng)應(yīng)用與案例分析

4.1 知識庫應(yīng)用

筆者以某石化項(xiàng)目為依托，開發(fā)了一整套基于知識庫乙苯/苯乙烯生產(chǎn)過程全流程操作優(yōu)化知識庫軟件。乙苯/苯乙烯生產(chǎn)過程操作優(yōu)化知識庫結(jié)構(gòu)如圖4所示，首先用戶登錄后進(jìn)入知識庫主界面，該軟件包含兩個(gè)流程4個(gè)單元：乙苯生產(chǎn)工藝流程有100#制乙苯單元和200#乙苯精餾單元，苯乙烯生產(chǎn)工藝流程有300#乙苯脫氫單元和400#苯乙烯精餾單元。每個(gè)單元包含6個(gè)功能模塊，分別是工藝流程（圖5）、設(shè)備信息、關(guān)鍵參數(shù)靈敏度顯示（圖6）、操作優(yōu)化（圖7、8）、專家知識和診斷異常處理。

4.2 案例分析

基于知識庫的乙苯/苯乙烯生產(chǎn)過程操作優(yōu)化系統(tǒng)操作優(yōu)化模塊共有4種優(yōu)化方式，分別是貝葉斯優(yōu)化、產(chǎn)量能耗優(yōu)化、產(chǎn)量優(yōu)化、能耗優(yōu)化。表2是分別利用這4種方式得到的現(xiàn)場優(yōu)化對比數(shù)據(jù)。

從表2可以看出，產(chǎn)量優(yōu)化中，100#單元裝置粗乙苯產(chǎn)量增加了2.03 t/h，但裝置單耗增加了3.99 kg（標(biāo)油）/t。能耗優(yōu)化中，100#單元裝置單耗減少了4.53 kg（標(biāo)油）/t，但粗乙苯產(chǎn)量卻減少了1.03 t/h。產(chǎn)量能耗優(yōu)化與產(chǎn)量優(yōu)化相比，基本沒有較為明顯的優(yōu)化效果。在貝葉斯優(yōu)化中，從全流程效果來看，整體優(yōu)化目標(biāo)明顯優(yōu)于其他3種優(yōu)化方式。貝葉斯優(yōu)化中，盡管產(chǎn)量和能耗都沒有實(shí)現(xiàn)最大優(yōu)化，但由于專家設(shè)定優(yōu)化類別既考慮了產(chǎn)量、裝置能耗又兼顧了純度綜合指標(biāo)，因而在綜合優(yōu)化上具有優(yōu)越性。

5 結(jié)束語

筆者以乙苯/苯乙烯實(shí)際生產(chǎn)過程為背景，將本體知識庫、監(jiān)督式貝葉斯算法引入乙苯/苯乙烯操作優(yōu)化知識庫系統(tǒng)中，通過JavaWeb開發(fā)前后臺管理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了知識庫系統(tǒng)界面（包含工藝流程實(shí)時(shí)監(jiān)控、關(guān)鍵參數(shù)靈敏度分析、操作優(yōu)化和工況預(yù)測、專家知識錄入和查詢、故障診斷異常處理等），為現(xiàn)有生產(chǎn)裝置進(jìn)行工況預(yù)測和優(yōu)化推薦提供了乙苯/苯乙烯生產(chǎn)的智能推薦方案。后續(xù)將在深度研究貝葉斯網(wǎng)以及貝葉斯網(wǎng)屬性依賴關(guān)系方面開展下一步工作。

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（收稿日期：2022-09-30，修回日期：2023-02-14）

Knowledge Base? Design for the? Optimization of?Ethylbenzene/Styrene Production

YAN Yao?xia，b， CHEN Fu?binga，b， WANG Xina，b

（a. School of Computer Science and Technology； b. Huaian Key Laboratory of Big Data Intelligent?Computing and Analysis， Huaiyin Normal University）

Abstract? ?Considering the characteristics and requirements of the actual production process of ethylbenzene/styrene， an intelligent optimization method was proposed， in which， the ontology， knowledge rule inference， expert experience and Bayesian probability algorithm were applied to the knowledge base of ethylbenzene/styrene operation optimization. The knowledge base system integrates relevant technologies of knowledge ontology layer， analytic storage layer， algorithm layer and application layer to realize the knowledge base system of the ethylbenzene/styrene production optimization. The industrial application verifies that this knowledge base can improve the product yield of ethylbenzene/yrene production， reduce the consumption of raw materials and power energy.

Key words? ?knowledge base， ontology， Bayesian probability algorithm， operating system optimization，ethylbenzene/styrene