具有若干工厂的过程网络的制作方法
1.本发明涉及用于生成过程网络的问题特定表示以实现监测和或控制具有至少两个工厂的过程网络的系统和计算机实现的方法。该系统还涉及问题特定表示的用例。
背景技术：
2.化工生产是高度复杂的环境。特别是当涉及两个或更多个生产工厂时。化工厂通常包括用于生产化学产品的多种资产。存在多种纯组分或混合物的进料，并且在各个阶段提供或提取能量。多个传感器分布在此类工厂中，用于监测和控制目的并收集数据。因此，化工生产是数据密集型环境。然而，迄今为止，对互连的工厂进行监测和控制具有挑战性。
3.在过程工程中，流程图模拟器包括用于模拟化工厂的图结构。这种流程图模拟器中的模型通常是为解决给定问题而构建的，并且不能轻易迁移到其他问题。具体来说，这种模拟器是静态的，并且不能容易地调整。此外，模型设计繁琐且耗时。具体来说，流程图模型中使用的每个块/节点都具有很大程度上固定的，尽管可能是参数化的，但是数量未知，因此需要特定数量的规范或额外的约束/方程。
4.preisig提出了使用图论来描述单个工厂(copmuter and chemical engineering,33(2009),598-604)。
5.preisig等人在sims 2004，丹麦哥本哈根，2004年9月23-24日，pp 413-420和computers and chemical engineering 33(2009)598-604中描述了基于实现世界的物理视图来构建建模器。它以具有两个细化级别的拓扑的形式构建抽象过程表示。首先定义过程所占用的空间及其相关环境的物理视图，其为物理拓扑。通过添加工厂中存在的种类，第一细化被视为拓扑的着。最后，第二细化添加了描述拓扑的各个组件行为的变量和方程。preisig描述的建模器旨在保证结构上可解决的模拟问题，即指数为1的微分代数方程。建模器允许生成针对问题的模型，包括动态模拟、优化和控制设计。然而，构建过程的物理拓扑不是自动过程，而是设计过程，这需要对被建模的过程有深入的了解。
6.mccabe等人描述了化学工程中单元操作的概念(“unit operations of chemical engineering”，mc graw hill，2004年10月，第7版)
7.现有的建模器是静态的，并生成针对用户指定问题定制的一组方程。这些模型不是动态的，因为它们可以自动适应例如不同的优化问题。此外，过程组件或多个工厂之间的相互依赖关系难以捕捉并导致结果不太可靠。
8.本发明的目的涉及用于生成两个或更多个互连的工厂的问题特定表示以实现控制或监测具有至少两个工厂的过程网络的系统和方法。该系统还涉及问题特定表示的用例。
技术实现要素：
9.提出的解决方案为过程模拟提供了一种更灵活的方法。具体来说，过程以如下方式被映射和准备，该方式使得模型或优化能够很容易地根据过程用户的特定需求进行定
制。此外，通过将基于经典平衡方程的模型与捕获例如基于物理定律的严格模型中没有体现的环境影响的数据驱动模型相结合，可以提高准确性。
10.提出的解决方案特别适用于监测、规划或控制工厂网络中的过程，例如包括下游和上游工厂的化学生产园区、包括炼油厂的能源生产综合体。它允许更灵活的方法来生成网络模型并取决于当前条件调整网络模型。例如，如果网络中的一个工厂出现故障，则可以相应地调整网络模型，并且仍然可以为监测或者甚至控制工厂网络提供准确的预测。
11.提出了一种用于生成具有至少两个互连的化工厂的过程网络的模型表示以实现控制或监测过程网络的计算机实现的方法，所述方法包括以下步骤：
[0012]-提供所述过程网络的数字表示，所述数字表示包括：
[0013]
o每个工厂的数字过程表示，
[0014]
o该工厂与其他工厂的连接(通过本说明书中的质量流或能量流实现的)以及设置在所述过程网络中的传感器元件，
[0015]-基于所述第一数字表示生成图结构，所述图结构包括：
[0016]
o表示单元操作的顶点，
[0017]
o表示物理化学量的边，其中，所述物理化学量包括质量流、能量流和组分流，边连接顶点，其中，所述边包括用于每个所表示的物理化学量的可测量标签，所述可测量标签指示所述物理化学量是否可以在过程网络中被测量，或者所述物理化学量是否不可以被测量；
[0018]-将可以在所述过程网络中测量的物理化学量分类为可观察的物理化学量，
[0019]-将可以从顶点周围的平衡方程计算出的物理化学量分类为可观察的物理化学量，
[0020]-通过将具有不可观察的物理化学量的边折叠成经折叠的顶点，基于所述图结构生成经折叠的图结构，
[0021]-所述经折叠的图结构包括，
[0022]
·
表示虚拟单元操作的经折叠的顶点，
[0023]
·
表示单元操作的顶点
[0024]
o仅表示可观察的物理化学量的边，该边连接经折叠的顶点和/或顶点，
[0025]-针对每个顶点周围的每个质量流、能量流或组分流推导一组平衡方程，所述一组平衡方程对所述工厂网络进行建模，所述一组平衡方程可用于监测、控制、生产计划、预测模型，
[0026]-将所述一组平衡方程提供给控制设备、监测设备、生产计划设备和/或预测模型生成器。
[0027]
过程网络可以被理解为至少两个化工厂的网络。化工厂是在其中发生至少一种化学反应的工厂。
[0028]
至少两个工厂可以互连。这种互连可以通过从一个工厂到另一个工厂的能量交换、从一个工厂到另一个工厂的大规模传输以及在极少数情况下经由表达式捕获的工厂或其控制系统之间的信息交换来实现。过程网络可以位于一个地点。过程网络可以可替代地跨至少两个地点定位，每个地点包含一个或多个互连的化工厂。
[0029]
每个工厂的数字过程表示可以是工厂的管道和仪表图(p&id)表示或从p&id推导
出。
[0030]
过程网络的数字表示还可以包括从过程中提取的离线测量的种类和位置、在线和/或离线数据之间的已知相关性以及图中的其他变量—即表达式/模型。
[0031]
数字表示还可以包括信号，这些信号可以以三种主要实现形式出现：
[0032]
·
在线信号可以由直接安装在工厂中的传感器提供
[0033]
·
数字表示还可以包括离线信号，例如，实验室数据和专家知识。例如，实验室数据可以与在实验室中离线确定的浓度有关。
[0034]
·
数字表示也可以包括表达式。表达式是将一个或多个信号与另一个物理量连接的关系。
[0035]
·
数字表示还可以包括模型。模型可以经由api获得，并且可以将任意数量的可用信号连接到可能与物理量相关的任意数量的新信号。
[0036]
更详细地说，过程网络的第一数字表示可以包括每个工厂的智能管道和仪表图，包括工厂组件，组件特性(如物理尺寸和布局)，操作条件(如操作参数)，工厂组件之间的总质量流连接，传感器组件(包括位置和测量的量)，以及与化学性质有关的化学数据，例如，每个工厂的分子量和反应、热力学方面的专业知识，或者简化的热力学关系(如液-液分离器中已知的组分拆分)。
[0037]
单元操作可以表示塔、反应器、泵、热交换器、结晶器以及可以安装在工厂中的其他已知设备件。单元操作还可以包括运输，运输定义了工厂之间的连接，运输可以包括(管道、轮船、卡车、火车、用于升降机，或在单元操作之间移动物质的任何装置)。反映特定单元操作的过程步骤的模型可以反映在相对应的顶点中。该模型可以是严格模型、简单函数或数据驱动模型或混合模型。这些模型可以需要与相应单元操作相关的物理量作为输入参数。具体而言，化学反应可以发生在单元操作中，并且化学反应可以被建模。更具体地说，两个连接的化工厂的过程网络可以包括其中发生反应的至少一个单元操作，相对应顶点可以包括将物理化学量从一个连接边转换为另一连接边上的物理化学量的模型。
[0038]
顶点还可以表示顶点元数据，包括连接到相应单元操作的物理量，例如体积、直径或内部数据—例如多管反应器中管道的数量和形状。
[0039]
通过提供表示顶点元数据的顶点(该顶点元数据包括连接到相应单元操作的物理量)，以非常高效的方式提供了与相应单元操作的过程步骤相关的模型的输入参数。访问被加速，因为图结构是自包含的，使得它包含相关信息。加速访问导致方法步骤的更快执行，这反过来又能够更快地提供一组平衡方程。这导致生成过程网络模型的时间减少。这也减少了监测和/或控制的时间。较短的延迟时间对于监测和/或控制具有至少两个互连工厂的过程网络至关重要。
[0040]
在图结构中，边连接单元操作。边可以表示至少物理化学量。表示至少物理化学量可以包括守恒的物理化学量流入和流出单元操作。守恒物理化学量是遵循守恒定律的物理化学量。另一个术语可以是守恒量。物理化学量也可以包括变量和约束。守恒量可以与在自包含系统中守恒的量有关。这些可以是物理守恒量，例如总质量流、能量流和组分流。守恒量可以与可以从物理定律推导出守恒的量有关。此外，本构方程与守恒量和这些量沿边不变的知识(例如，浓度之和等于一)有关。因此，边还可以包括本构定律。
[0041]
组分流与过程网络中某个组分的质量流有关。例如，当包含两个组分x和y的反应
产生新的组分z时，进入反应器的总质量流为mass_total＝mass_x+mass_y，而x的组分流为mass_x。
[0042]
例如，总质量流可以被理解为所有组分流的总和。
[0043]
边元数据也可以包括在每个边上。边元数据可以包括物理化学量并且可以作为信号被提供。物理化学量还可以包括完全描述守恒的物理化学量所需的物理化学量。物理化学量可以包括温度、压力、重量、质量、能量、浓度、浓度、活性。
[0044]
可以为边上的每个物理化学量提供可测量的标签，当物理化学量可以通过传感器在过程网络中被测量时，标签可以是“测量的”，当物理化学量可能未被测量时，可以不关联标签或可以关联标签“未知”。测量的物理化学量可以直接从传感器信号提供，或者可以通过专家知识或表达式从传感器信号推导出。可以离线或在线提供物理化学量。换句话说，经测量的意味着物理化学量将在过程网络中可用，或者来自内联测量结果，其为来自传感器的数据、离线数据，例如，实验室数据、专业知识或表达式。
[0045]
表达式可以是在线或离线数据与物理化学量之间的简单数学关系，例如单位换算。
[0046]
当可以在过程网络中测量某个物理化学量时，该所选择的物理化学量可以被认为是可观察的，可以根据顶点周围的平衡方程计算或可以被测量和计算。如果某个物理量的值可以根据物理定律从其他测量的物理化学量推导出，则该物理量被认为是计算的。平衡方程基于相应物理化学量的守恒定律。
[0047]
基于图结构生成经折叠的图结构，顶点表示虚拟单元操作、边连接虚拟单元操作，该边表示至少物理化学量，其中边包括表示可观察的物理化学量的边元数据，以及它们与顶点的关系，确保图结构中所有剩余的物理化学量都是可观察的。可观察性对于推导可解的一组平衡方程至关重要。与顶点的关系可以理解为物理化学量是一个顶点的输出参数和下一个顶点的输入参数。
[0048]
基于图结构生成经折叠的图结构(其中在边上只有可观察的物理化学量及其与顶点的关系)可以包括生成新顶点的步骤，这些新顶点是表示虚拟单元操作的经折叠的顶点，并且可以包括几个单元操作，其中连接到该顶点的所有所选择的物理量都是可观察的。然后可以将这个新顶点理解为虚拟单元操作。可以生成反映该新虚拟单元操作的过程步骤的新模型并将其反映在相对应顶点中。该模型可以是严格模型、简单函数或数据驱动模型或混合模型。这些模型可以需要与相应单元操作连接的物理量作为输入参数。以一种具象的方式，这些折叠的顶点是通过将单元去除边与不可观察的物理化学量相结合并将相对应的顶点折叠成一个折叠的顶点来生成的。这可以重复，直到只有
[0049]
现在，从图结构推导出的一组平衡方程是可解的，并且因此图结构能够针对任何特定问题提取平衡方程。这大大降低了数字表示的复杂度。这种简化的表示是问题特定的，因为经折叠的图仅包含问题特定的物理化学量。这实现了控制或监测具有至少两个互连的化工厂的过程网络。如果不简化为完全描述工厂网络的一组平衡方程并不提供这些方程和物理化学量，则控制和监测将是不可能的。计算时间大大减少，因为只需要求解平衡方程。这进一步允许以易于理解的方式来描述复杂的工厂网络，从而实现预测和生产计划。
[0050]
可以测量和确定的物理量可以被标记为冗余。
[0051]
在第一数字表示的级别上定义表达式可以是有益的。这增加了可以被标记为测量
的物理化学量的数量。这提高了生成经折叠的图的速度。这然后允许更快地提供一组平衡方程和物理化学量。这导致监测和/或控制的滞后时间减少。较短的延迟时间对于监测和/或控制具有至少两个互连工厂的过程网络至关重要。
[0052]
基于第一数字表示生成图结构的步骤还可以包括：通过将标签归于所有所选择的物理化学量而生成收敛的图结构，标签是取决于物理化学量是测量的物理化学量、是确定的物理化学量、是测量和确定的物理化学量，还是既非测量的物理化学量也非确定的物理化学量的物理化学量来被归于所有所选择的物理化学量。既非测量的物理化学量也非确定的物理化学量的物理化学量可能被标记为不可观察。
[0053]
可以被确定和测量的物理量可以被标记为冗余。提供这样的标签允许一致性检查。
[0054]
当物理化学量冗余时，可以将测量的物理化学量与确定的物理化学量进行比较。将测量的物理化学量与相应确定的所选择的物理化学量进行比较可以描述为一致性检查。
[0055]
只有当两个物理化学量等同时，才能确认一致性。等同意味着它们在误差容限内是等同的，或者当各个所选择的物理化学量之间的残差低于阈值时，或者当各个选择量之间的残差仅显示随机噪声时。
[0056]
标签可以作为经折叠的图结构的属性提供。在经折叠的图级别提供这些标签是提供信息的一种非常高效的方式。这加速了经标记的信息的可访问性。加速访问导致方法步骤的更快执行，这反过来又能够更快地提供一组平衡方程和物理化学量。这导致监测和/或控制的滞后时间减少。较短的延迟时间对于监测和/或控制具有至少两个互连工厂的过程网络至关重要。
[0057]
标签可以被提供给一组平衡方程。为一组平衡方程提供这些标签进一步加速了信息的可访问性。加速访问导致方法步骤的更快执行，这反过来又能够更快地提供一组平衡方程。这导致监测和/或控制的滞后时间减少。较短的延迟时间对于监测和/或控制具有至少两个互连工厂的过程网络至关重要。本质上，不需要在单独的数据库中查信息。现在的数据库通常位于云环境中，与现场取回数据相比，这使得访问速度较慢。
[0058]
为了标签的目的，可以执行可观察性和冗余度分析。
[0059]
可以通过应用kretsovalis等人公开的算法(comput.chem.engng,vol 12,no7,pp 671-687和689-703,1988)来执行冗余度和可观察性分析。
[0060]
生成收敛图的步骤可以包括定义物理化学量之间的表达式，该表达式可以存储在图中。在图中存储表达式可以减少从收敛图中取回信息的时间。
[0061]
在基于图结构生成经折叠的图结构的步骤之前，可以将包括不可观察的物理化学量的边折叠成顶点。通过对图结构进行折叠，可以生成新的顶点。这些新顶点与不再需要反映从第一数字表示推导出的单元操作相关。虚拟单元操作可以是不再需要反映从第一数字表示推导出的单元操作或者反映从第一数字表示推导出的单元操作的单元操作。
[0062]
这导致了这样的图：其中所有守恒量都可以基于测量的所选择的物理特性推导出。经折叠的图表示所有已知数据中可用的最大信息。可以对其进行进一步折叠以降低可以推导出的任何一组平衡方程的复杂度，同时仍然保证推导出的系统的结构可解性。这大大降低了数字表示的复杂度。这种简化的表示是问题特定的，因为经折叠的图仅包含问题特定的物理化学量。这实现了控制或监测具有至少两个互连化工厂的过程网络。如果不简
化为完全描述工厂网络的一组平衡方程并提供这些方程，则控制和监测将是不可能的。计算时间大大减少，因为只需要求解平衡方程。这进一步允许以易于理解的方式来描述复杂的工厂网络，从而实现预测和生产计划。
[0063]
生成经折叠的图结构可以包括针对每个守恒量生成经折叠的图结构，例如，针对总质量流的经折叠的图结构和针对能量流的单独经折叠的图结构。如果每个守恒量的可观察量不在等同的边上，则可能需要这样做。针对每个守恒量生成经折叠的图结构可以保存图中的最大可能信息。对于控制和/或监测，保持尽可能多的信息是有益的。
[0064]
一组平衡方程可以存储在图中，或者也可以存储在单独的数据库中。
[0065]
这具有以下优点：每次提供针对监测和/或控制工厂网络的请求时，不需要生成新的一组平衡方程。
[0066]
在基于图结构生成经折叠的图结构的步骤之前，可以将包括不可观察的物理化学量的边折叠成顶点，在上述步骤之后，可以基于目标，将具有可观察的物理化学量的边进一步折叠成顶点。
[0067]
对于某些特定问题，减少的一组信息就足够了。这些具体问题可以被定义为一个目标，图可以基于该目标被进一步折叠。
[0068]
可以通过将顶点和边聚合成新的经折叠的顶点来执行折叠。
[0069]
然后可以将这个新的经折叠的顶点理解为新的折叠单元操作。可以生成反映该新的特定单元操作的过程步骤的新的经折叠的模型并将该新的经折叠的模型反映在相对应的经折叠的顶点中。该模型可以是严格模型、简单函数或数据驱动模型或混合模型。这些模型可以需要与相应单元操作连接的物理量作为输入参数。
[0070]
通过进一步折叠，不必要的信息被删除。这会产生不太复杂的图。因此，一组平衡方程也不太复杂，但是足以解决该特定问题。
[0071]
因此，能够更快地求解所提供的用于监测和/或控制的一组平衡方程。这导致监测和/或控制的滞后时间减少。较短的延迟时间对于监测和/或控制具有至少两个互连工厂的过程网络至关重要。当两个顶点之间的边与控制和/或监测无关并且只有流入第一顶点和流出第二顶点的平衡方程相关时，可能会出现这种特定问题。
[0072]
生成收敛的图结构的方法步骤还可以包括接收触发信号，其中生成收敛的图结构的方法步骤在触发信号的评估之后被启动。
[0073]
触发信号可以由看门狗设备提供。看门狗设备可以监测过程网络以检测过程网络中的变化。在检测到过程网络中的变化时，可以启动生成收敛的图结构。
[0074]
过程网络的变化可以导致物理化学量的可观察性发生变化，一些可观察量可能变得不可观察，这进而又会导致方程组不再可解。因此，将不再启用监测和/或控制。
[0075]
通过接收触发信号，其中，生成收敛的图结构的方法步骤在触发信号的评估时被启动，这些变化将被反映在以下步骤中：通过将标签归于所有物理化学量而生成收敛的图结构，该标签取决于物理化学量是测量的物理化学量、是确定的物理化学量、是测量和确定的物理化学量，还是既非测量的物理化学量也非确定的物理化学量的物理化学量来被归于所有物理化学量。
[0076]
物理化学量的可观察性的变化将反映在生成的经折叠的图结构中。从经折叠的图结构推导出一组平衡方程的步骤也将反映过程网络的变化。从而使得过程网络中的变化也
将反映在所提供的一组平衡方程中。
[0077]
这种动态方法产生了一种用于生成问题特定的表示以实现控制或监测具有至少两个互连化工厂的过程网络的更稳健的方法。
[0078]
过程网络中的这些变化可以是传感器故障或其他错误。
[0079]
第一方面也体现在以下条款中：
[0080]
1、一种用于生成具有至少两个互连的化工厂的过程网络的模型表示以实现控制或监测过程网络的计算机实现的方法，所述方法包括以下步骤：
[0081]-提供所述过程网络的数字表示，所述数字表示包括：
[0082]
o每个工厂的数字过程表示，
[0083]
o该工厂与其他工厂的连接(通过本说明书中的质量流或能量流实现的)以及设置在所述过程网络中的传感器元件，
[0084]-基于所述第一数字表示生成图结构，所述图结构包括：
[0085]
o表示单元操作的顶点，
[0086]
o表示物理化学量的边，其中，所述物理化学量包括质量流、能量流和组分流，该边连接顶点，其中，所述边包括用于每个所表示的物理化学量的可测量标签，所述可测量标签指示所述物理化学量是否可以在过程网络中被测量，或者所述物理化学量是否不可以被测量；
[0087]-将可以在所述过程网络中测量的物理化学量分类为可观察的物理化学量，
[0088]-将可以从顶点周围的平衡方程计算出的物理化学量分类为可观察的物理化学量，
[0089]-通过将具有未被分类为可观察的物理化学量的边折叠成经折叠的顶点，基于所述图结构生成经折叠的图结构，
[0090]-所述经折叠的图结构包括，
[0091]
·
表示虚拟单元操作的经折叠的顶点，
[0092]
·
表示单元操作的顶点
[0093]
o仅表示可观察的物理化学量的边，其连接经折叠的顶点和/或顶点，
[0094]-针对每个顶点周围的每个质量流、能量流或组分流推导一组平衡方程，所述一组平衡方程对所述工厂网络进行建模，所述一组平衡方程可用于监测、控制、生产计划、预测模型，
[0095]-将所述一组平衡方程提供给控制设备、监测设备、生产计划设备和/或预测模型生成器。
[0096]
2、根据条款1所述的方法，其中，所述顶点还表示顶点元数据，该顶点元数据包括连接到所述相应单元操作的物理量。
[0097]
3、根据任意前述条款所述的方法，其中，生成经折叠的图结构包括：针对每个物理化学量生成经折叠的图。
[0098]
4、根据条款3所述的方法，其中，从所述经折叠的图结构提供一组平衡方程包括：针对每个守恒量提供一组平衡方程。
[0099]
5、根据前述条款中任意条款所述的方法，其中，在对边进行折叠的步骤之后是：
[0100]-选择经由边连接的至少两个顶点
[0101]-折叠所述至少两个顶点之间的边，从而创建虚拟顶点。
[0102]
6、根据前述条款中任意条款所述的方法，其中，基于所述第一数字表示生成图结构的步骤还包括：通过将标签归于所有物理化学量而生成收敛的图结构，标签是取决于物理化学量是测量的物理化学量、是确定的物理化学量、是测量和确定的物理化学量，还是既非测量的物理化学量也非确定的物理化学量的物理化学量来被归于所有物理化学量的。
[0103]
7、根据条款7所述的方法，还包括接收触发信号，其中，生成收敛的图结构的方法步骤是在所述触发信号的评估时被启动的，所述触发信号指示。
[0104]
8、一种用于生成过程网络的问题特定表示以实现控制或监测具有至少两个互连化工厂的过程网络的系统，所述系统包括：
[0105]-处理器，其被配置用于
[0106]
o执行根据条款1-7中任意条款所述的方法步骤，
[0107]-输出接口，其用于提供
[0108]
o用于监测和/或控制过程网络的操作的所述一组平衡方程。
[0109]
9、一种计算机程序产品，当该计算机程序产品在计算机上运行时执行根据方法条款1-7中任意方法条款所述的方法步骤。
[0110]
10、一种用于生成具有至少两个互连的化工厂的过程网络的模型表示以实现控制或监测过程网络的计算机实现的建模系统，所述方法包括处理器和通信接口，所述处理器被配置为执行以下步骤：
[0111]-经由通信接口向所述处理器提供所述过程网络的数字表示，其包括：
[0112]
o每个工厂的数字过程表示，
[0113]
o该工厂与其他工厂的连接(通过本说明书中的质量流或能量流实现的)以及设置在所述过程网络中的传感器元件，
[0114]-在所述处理器处基于所述第一数字表示生成图结构，所述图结构包括：
[0115]
o表示单元操作的顶点，
[0116]
o表示物理化学量的边，其中，所述物理化学量包括质量流、能量流和组分流，该边连接顶点，其中，所述边包括用于每个所表示的物理化学量的可测量标签，所述可测量标签指示所述物理化学量是否可以在过程网络中被测量，或者所述物理化学量是否不可以被测量；
[0117]-使用所述处理器将可以在所述过程网络中测量的物理化学量分类为可观察的物理化学量，
[0118]-使用所述处理器将可以从顶点周围的平衡方程计算出的物理化学量分类为可观察的物理化学量，
[0119]-通过将具有未被分类为可观察的物理化学量的边折叠成经折叠的顶点，使用所述处理器基于所述图结构生成经折叠的图结构，
[0120]-所述经折叠的图结构包括，
[0121]
·
表示虚拟单元操作的经折叠的顶点，
[0122]
·
表示单元操作的顶点
[0123]
o仅表示可观察的物理化学量的边，该边连接经折叠的顶点和/或顶点，
[0124]-使用所述处理器针对每个顶点周围的每个质量流、能量流或组分流推导一组平
衡方程，所述一组平衡方程对所述工厂网络进行建模，所述一组平衡方程可用于监测、控制、生产计划、预测模型，
[0125]-经由所述通信接口将所述一组平衡方程提供给控制设备、监测设备、生产计划设备和/或预测模型生成器。
[0126]
在第二方面，提出了一种用于监测具有至少两个工厂的过程网络的方法，所述方法包括以下步骤：
[0127]-经由输入接口接收针对至少一个过程网络操作参数的请求
[0128]-经由所述输入接口从所述过程网络的经折叠的图结构中取回一组平衡方程，
[0129]-从数据库中取回与测量的物理化学量相关的历史数据以及与至少一个过程网络操作参数相关的元数据，
[0130]-接收与可观察的物理化学量相关的当前数据和可观察的物理化学量的元数据，
[0131]-通过基于所述历史数据和所述当前数据求解所述一组平衡方程来确定所述至少一个过程网络操作参数的值，
[0132]-经由输出接口提供至少一个过程网络操作参数的所述值。
[0133]
该组平衡方程来自通过第一方面的条款1至7中任意条款的方法推导出的过程网络的经折叠的图结构。
[0134]
输入接口可以是物理接口(例如键盘、鼠标、触摸屏、触摸板)或非物理接口(例如函数调用、api)，也可以是物理接口和非物理接口的组合。
[0135]
输出接口可以是物理接口(例如屏幕、监视器)或非物理接口(例如函数调用、api)，也可以是物理接口和非物理接口的组合。
[0136]
可观察的物理化学量的元数据可以指与可观察的物理化学量相关的附加信息(例如传感器的位置、时间戳)。
[0137]
至少一个过程网络操作参数是指旨在被监测的操作参数。该过程网络操作参数可以是经折叠的图结构中的任何可观察的所选择的物理量或者是可以从这些所选择的可观察的物理化学量推导出的任何性能度量。至少一个过程网络操作参数可以反映在特定时间点的操作参数，这可以是当前的操作参数，并且在过程网络中的特定点，例如，特定单元操作。至少一个过程网络操作参数可以是温度、浓度、总质量流或由此推导出的任何性能度量。
[0138]
所提出的方法提供了一种快速且可靠的方法来监测具有至少两个工厂的过程网络，否则这是不可能的。所提供的一组平衡方程大大降低了生成合适模型的复杂度。通过指定主要关注的量，可以将模型简化为用于观察这些量的最不复杂的可行模型。因此，计算时间大大减少，因为只需要求解平衡方程。这导致监测的滞后时间减少。较短的延迟时间对于监测和/或控制具有至少两个互连工厂的过程网络至关重要。
[0139]
历史数据可以指从最近到历史的数据，这意味着足够的数据能够执行重要的平稳性测试。
[0140]
提供一组平衡方程的步骤还可以包括提供经折叠的图结构。通过这种方式，可以从当前经折叠的图结构生成一组平衡方程。这在经折叠的图结构变化的环境中可以是有益的。
[0141]
仅当至少一个过程网络操作参数的值不能作为可观察值直接从数据库取回时，才
可以执行从经折叠的图提供一组平衡方程。这提高了确定至少一个过程网络操作参数值的速度，因为该值可以直接确定。
[0142]
与至少一个过程网络操作参数相关的可观察量和元数据是确定至少一个过程网络操作参数的值所需的可观察量和元数据。
[0143]
从数据库中取回与可观察的物理化学量相关的历史数据以及与至少一个过程网络操作参数相关的元数据的步骤可以包括取回时间序列数据。
[0144]
通过求解一组平衡方程来确定至少一个过程网络操作参数的值可以通过将一组平衡方程求解为优化问题来执行。将一组平衡方程求解为优化问题包括：使反映特定平衡方程中与零的偏差的误差最小化。可以针对每个守恒量提供一组平衡方程。然后可以为相应守恒量针对每组平衡方程定义误差。然后优化问题是使所有组平衡方程的所有误差最小化。
[0145]
将一组平衡方程求解为优化问题具有优点，并且考虑了可观察的物理化学量的不确定性。这些不确定性可以是例如传感器噪声、传感器故障、错误元数据等的结果。因此，该方法更加稳健。
[0146]
该方法还可以包括对来自数据库的与至少一个过程网络操作参数相关的可观察的所选择物理化学量和元数据执行平稳性测试。
[0147]
levente等人描述了一种对时间序列数据执行平稳性测试的算法。(aiche journal,2018,vol.00,no.00,p 1-12)。
[0148]
以平衡方程的形式描述过程网络的概念只适用于过程网络处于平稳状态的情况。应用平稳性测试具有仅考虑平稳状态的优点。应用平稳性测试具有进一步的优点以确保要监测的系统当前处于平稳状态。如果平稳性测试表明过程网络的当前状态不是平稳的，则可以生成信号。该信号可以是警报信号并且可以被提供给工厂网络控制中心。警报信号可以关闭一个工厂或触发过程网络的关闭。
[0149]
平稳性测试包括基于波动性(来自金融的典型模型)或活动(从接近零方差测试推导出的自定义度量，通过应用超对数算法可扩展)的时间序列分析。基于从历史数据集推导出的模型，执行额外的测试以检测异常值和异常。
[0150]
取回与至少一个过程网络操作参数相关的可观察数据和元数据的步骤还可以包括步骤数据协调和/或粗差检测。
[0151]
例如，yuan yuan等人描述了用于数据协调和/或粗差检测的方法(aiche journal,vol.61,no.10,p.3232-3248)。
[0152]
数据协调解决了可观察的物理化学量上的随机噪声，这可以是用于确定或测量相应可观察的物理化学量的传感器信号的波动或噪声的结果。
[0153]
数据协调的使用具有以下优点：提取关于过程网络状态的准确和可靠的信息，以及表示过程网络的最可能状态的单个一致数据集。
[0154]
使用粗差检测还具有以下优点：提取关于过程网络状态的准确和可靠的信息，以及表示过程网络的最可能状态的单个一致数据集。
[0155]
粗差检测具有另外的优点，即粗差可以变得明显并且因此可以被检测到。对粗差的检测可以生成粗差信号。
[0156]
粗差信号可以被提供给过程网络的控制中心。
[0157]
粗差信号可以进一步触发生成收敛的图结构。
[0158]
粗差信号可以直接作为触发信号。
[0159]
或者，可以将粗差信号提供给随后生成触发信号的看门狗设备。
[0160]
允许执行一致性检查的步骤。评估所取回的与可观察的物理化学量相关的历史数据以及与至少一个过程网络操作参数相关的元数据是否可以被确认为一致。
[0161]
只有当两个物理化学量等同时，才能确认一致性。等同意味着它们在误差容限内是等同的，或者当各个所选择的物理化学量之间的残差低于阈值时，或者当各个选择量之间的残差仅显示随机噪声时。可以取决于一致性检查的结果生成一致性信号。
[0162]
一致性检查可以由看门狗设备执行，并且一致性信号可以用作触发信号，该触发信号随后可以用于触发收敛的图结构的生成。
[0163]
或者，可以将一致性检查信号提供给随后生成触发信号的看门狗设备。
[0164]
触发信号可以由看门狗设备提供。看门狗设备可以监测过程网络以检测过程网络中的变化。在检测到过程网络中的变化之后，可以启动生成收敛的图结构。
[0165]
第二方面也反应在以下条款中：
[0166]
1、一种用于监测具有至少两个工厂的过程网络的方法，所述方法包括以下步骤：
[0167]-经由输入接口接收针对至少一个过程网络操作参数的请求
[0168]-使用边上的可观察的物理化学量及其与顶点的关系，经由所述输入接口从所述过程网络的经折叠的图结构中取回一组平衡方程，
[0169]-从数据库中取回与可观察的物理化学量相关的历史数据以及与至少一个过程网络操作参数相关的元数据，
[0170]-通过基于所述历史数据和所述当前数据求解所述一组平衡方程来确定所述至少一个过程网络操作参数的值，
[0171]-经由输出接口提供至少一个过程网络操作参数的所述值。
[0172]
2、根据条款1所述的方法，包括执行平稳性测试的步骤。
[0173]
3、根据前述条款中任意条款所述的方法，包括数据协调和/或粗差检测的步骤。
[0174]
4、根据前述条款中任意条款所述的方法，包括一致性检查的步骤。
[0175]
5、根据前述条款中任意条款所述的方法，其中，所述至少一个过程网络操作参数包括至少两个或更多个过程网络操作参数。
[0176]
6、根据条款5所述的方法，其中，经由输出接口提供所述至少两个或更多个过程网络操作参数的所述值。
[0177]
7、根据任意前述条款所述的方法，还执行以下步骤：接收与可观察的物理化学量相关的当前数据以及与所述至少一个过程网络操作参数相关的元数据。
[0178]
8、一种用于监测具有至少两个工厂的过程网络的系统，所述系统包括：
[0179]-输入接口，其用于
[0180]
o接收针对至少一个过程网络操作参数的请求
[0181]
o使用边上的可观察的物理化学量及其与顶点的关系，从所述过程网络的经折叠的图结构中取回一组平衡方程，
[0182]
o从数据库中取回与可观察的物理化学量相关的历史数据以及与至少一个过程网络操作参数相关的元数据，
[0183]-输出接口，其用于
[0184]
o提供至少一个过程网络操作参数的所述值，以及
[0185]-处理器，其用于执行根据条款1至7中任意条款所述的方法步骤。
[0186]
9、一种计算机程序产品，所述计算机程序产品当在计算机上运行时，执行根据方法条款1-7中任意方法条款所述的方法步骤。
[0187]
在第三方面，提出了一种用于控制具有至少两个工厂的过程网络的方法，所述方法包括以下步骤：
[0188]-通过指定要被优化的至少一个过程参数，经由输入接口接收针对至少一个优化目标的请求。
[0189]-使用边上的可观察的物理化学量及其与顶点的关系，经由所述输入接口从所述过程网络的经折叠的图结构中取回一组平衡方程，
[0190]-从数据库中取回历史数据以及与所述要被优化的至少一个过程网络操作参数相关的元数据，所述历史数据与可观察的物理化学量相关，，
[0191]-通过求解所述一组平衡方程确定所述要被优化的至少一个过程网络操作参数的值
[0192]-经由输出接口提供至少一个过程网络操作参数的所述值。
[0193]
该组平衡方程来自通过第一方面的条款1至7中任意条款的方法推导出的过程网络的经折叠的图结构。
[0194]
提供一组平衡方程的步骤还可以包括提供经折叠的图结构。通过这种方式，可以从当前经折叠的图结构生成一组平衡方程。这在经折叠的图结构频繁变化的环境中可以是有益的。
[0195]
通过求解一组平衡方程来确定要被优化的至少一个过程网络操作参数的值的步骤之前可以是定义优化目标函数。优化目标函数可以是要被优化的至少一个过程网络操作参数的值或要被优化的至少一个过程网络操作参数的值与目标值的偏差。
[0196]
然后，通过求解一组平衡方程来确定要被优化的至少一个过程网络操作参数的值的步骤可以被简化为：使用在边上的可观察的物理化学量及其与顶点的关系，通过使目标函数最小化并用作平衡方程得到最佳满足的约束，从过程网络的经折叠的图结构来求解一组平衡方程。在书籍中描述了优化问题的解决方案(例如https://www.springer.com/de/book/9780387303031)。
[0197]
接收与可观察的物理化学量相关的当前数据以及与要被优化的至少一个过程网络操作参数相关的元数据的步骤实现了工厂网络的过程控制。
[0198]
与要被优化的至少一个过程网络操作参数相关的可观察量和元数据是确定通过求解一组平衡方程而要被优化的至少一个过程网络操作参数的值所需的可观察量和元数据。
[0199]
从数据库中取回与可观察的物理化学量相关的历史数据以及与至少一个过程网络操作参数相关的元数据的步骤可以包括取回时间序列数据。
[0200]
通过求解一组平衡方程来确定要被优化的至少一个过程网络操作参数的值可以通过将一组平衡方程求解为优化问题来执行。将一组平衡方程求解为优化问题包括：使反映特定平衡方程中与零的偏差的误差最小化。可以针对每个守恒量提供一组平衡方程。然
后可以为相应守恒量的每一组平衡方程定义误差。然后优化问题是使所有组平衡方程的所有误差最小化，即违反约束。
[0201]
将一组平衡方程求解为优化问题具有可以考虑了可观察的物理化学量的不确定性的优点。这些不确定性可能是传感器噪声、传感器故障、错误的元数据(例如，错误的计量单位)等导致的结果。因此，该方法更加稳健。
[0202]
该方法还可以包括对来自数据库的与要被优化的至少一个过程网络操作参数相关的可观察的所选择物理化学量和元数据执行平稳性测试。
[0203]
levente等人描述了一种用于对时间序列数据执行平稳性测试的算法。(aiche journal,2018,vol.00,no.00,p 1-12)。
[0204]
以平衡方程的形式描述过程网络的概念只适用于过程网络处于平稳状态的情况。应用平稳性测试的优点是仅考虑了平稳状态。应用平稳性测试具有进一步的优点以确保要被监测的系统当前处于平稳状态。如果平稳性测试表明过程网络的当前状态不是平稳的，则可以生成信号。该信号可以是警报信号并且可以被提供给工厂网络控制中心。警报信号可以关闭一个工厂或触发过程网络的关闭。
[0205]
平稳性测试包括基于波动率(来自金融的典型模型)或活动的时间序列分析，从而，基于从历史数据集推导出的时间常数的动态来检测异常值和异常。
[0206]
取回与要被优化的至少一个过程网络操作参数相关的可观察数据和元数据的步骤还可以包括步骤数据协调和/或粗差检测。
[0207]
例如，yuan yuan等人描述了用于数据协调和/或粗差检测的方法(aiche journal,vol.61,no.10,p.3232-3248)。
[0208]
数据协调解决了可观察的物理化学量上的随机噪声，该随机噪声可以是用于确定或测量相应可观察的物理化学量的传感器信号的波动或噪声的结果。
[0209]
数据协调的使用具有以下优点：提取关于过程网络状态的准确和可靠的信息，以及表示过程网络的最可能状态的单个一致数据集。
[0210]
使用粗差检测还具有以下优点：提取关于过程网络状态的准确和可靠的信息，以及表示过程网络的最可能状态的单个一致数据集。
[0211]
粗差检测具有另外的优点，即粗差可以变得明显，并且因此可以被检测到。对粗差的检测可以生成粗差信号。
[0212]
粗差信号可以被提供给过程网络的控制中心。
[0213]
粗差信号可以进一步触发生成收敛的图结构。
[0214]
粗差信号可以直接作为触发信号。
[0215]
或者，可以将粗差信号提供给随后生成触发信号的看门狗设备。
[0216]
允许执行一致性检查的步骤。评估所提供的所取回的与可观察的物理化学量相关的历史数据以及与至少一个过程网络操作参数相关的元数据是否可以被确认为一致。
[0217]
只有当测量的和确定的物理化学量等同时才能确认一致性。等同意味着它们在误差容限内是等同的，或者当各个所选择的物理化学量之间的残差低于阈值时，或者当各个选择量之间的残差仅显示随机噪声时。可以取决于一致性检查的结果来生成一致性信号。
[0218]
一致性检查可以由看门狗设备执行，并且一致性信号可以用作触发信号，该触发信号随后可以用于触发收敛的图结构的生成。
[0219]
或者，可以将一致性检查信号提供给随后生成触发信号的看门狗设备。
[0220]
触发信号可以由看门狗设备提供。看门狗设备可以监测过程网络以用于检测过程网络中的变化。在检测到过程网络中的变化之后，可以启动生成收敛的图结构。
[0221]
要被优化的过程参数可能包括工厂产量、能源消耗、co2排放。
[0222]
为一组平衡方程指定进一步约束目标的步骤。具有可以在优化问题中使用更多可用信息的优点。添加附加信息将增加控制的可靠性。
[0223]
当一组平衡方程的进一步约束目标包括工厂网络的至少一个工厂的模型时，这具有额外的优点。
[0224]
通过在约束的评估下求解一组平衡方程从取回到的可观察量确定优化目标的经优化的操作参数还可以包括由数据驱动模型或混合模型提供的进一步约束。可以根据第四方面的方法来生成数据驱动模型。
[0225]
过程网络可能受到物理限制。通过为与过程的物理限制相关的一组平衡方程添加进一步的约束目标，这可以反映在优化步骤中。过程网络的物理限制可以包括进料能力、存储能力、冷却能力、安全限制。
[0226]
通过指定要被优化的至少一个过程参数的至少一个优化目标可以包括要被优化的至少两个或更多个过程参数。
[0227]
第三方面也反映在以下条款中：
[0228]
1、一种用于控制具有至少两个工厂的过程网络的方法，所述方法包括以下步骤：
[0229]-通过指定要被优化的至少一个过程参数，经由输入接口接收针对至少一个优化目标的请求，
[0230]-使用边上的可观察的物理化学量及其与顶点的关系，经由所述输入接口从所述过程网络的经折叠的图结构中取回一组平衡方程，
[0231]-从数据库中取回历史数据，所述历史数据与可观察的物理化学量相关以及与所述要被优化的至少一个过程网络操作参数相关的元数据相关，
[0232]-通过求解所述一组平衡方程来确定所述要被优化的至少一个过程网络操作参数的值
[0233]-经由输出接口提供所述要被优化的至少一个过程网络操作参数的所述值。
[0234]
2、根据条款1所述的方法，还包括以下步骤：接收与可观察的物理化学量相关的当前数据以及与所述要被优化的至少一个过程网络操作参数相关的元数据。
[0235]
3、根据前述条款中任意条款所述的方法，其中，如果之后是执行平稳性测试的步骤，则取回可观察量和元数据。
[0236]
4、根据前述条款中任意条款所述的方法，其中，取回可观察量和元数据包括数据协调和/或粗差检测的步骤。
[0237]
5、根据前述条款中任意条款所述的方法，其中，所述方法还包括为所述一组平衡方程指定进一步约束目标的步骤。
[0238]
6、根据前述条款中任意条款所述的方法，其中，所述一组平衡方程的进一步约束目标包括工厂网络中至少一个工厂的模型。
[0239]
7、根据条款6所述的方法，其中，所述工厂网络的所述至少一个工厂的所述模型包括数据驱动模型或基于数据驱动模型和严格模型的混合模型。
[0240]
8、根据条款7所述的方法，其中，所述模型将工厂或过程网络的所述输入与工厂或过程网络的输出相关。
[0241]
9、根据条款5所述的方法，其中，所述一组平衡方程的进一步约束目标与所述过程的物理限制相关。
[0242]
10、根据前述条款中任意条款所述的方法，其中，通过指定要被优化的至少一个过程参数的至少一个优化目标包括要被优化的至少两个或更多个过程参数。
[0243]
11、一种用于控制具有至少两个工厂的过程网络的系统，所述系统包括：
[0244]-输入接口，其用于
[0245]
o通过指定要被优化的至少一个过程参数，接收针对至少一个优化目标的请求。
[0246]
o使用边上的可观察的物理化学量及其与顶点的关系，从所述过程网络的经折叠的图结构中取回一组平衡方程，
[0247]-输出接口，其用于
[0248]
o提供所述要被优化的至少一个过程网络操作参数的所述值
[0249]-处理器，其被配置为
[0250]
o执行根据条款1-10中任意条款所述的方法步骤。
[0251]
12、一种计算机程序产品，所述计算机程序产品当在计算机上运行时，执行根据方法条款1-10中任意方法条款所述的方法步骤。
[0252]
在第四方面，提出了一种用于生成混合模型以监测和/或控制具有彼此连接的至少两个工厂的过程网络的方法，所述方法包括以下步骤：
[0253]-使用边上的可观察的物理化学量及其与顶点的关系，从所述过程网络的经折叠的图结构提供一组平衡方程，
[0254]-经由输入接口接收至少一个目标，该至少一个目标指定要被训练的至少一个过程参数依赖性，
[0255]-经由输入接口取回具有彼此连接的至少两个工厂的过程网络的历史数据，
[0256]-训练混合模型，包括一组平衡方程和基于所述历史数据和指定要被训练的至少一个过程参数依赖性的所述至少一个目标的数据驱动模型，
[0257]-经由输出接口提供经训练的混合模型。
[0258]
该一组平衡方程来自通过来自第一方面的条款1至7中任意条款的方法推导出的过程网络的经折叠的图结构。
[0259]
取回具有彼此连接的至少两个工厂的过程网络的历史数据可以包括：仅取回与指定要被训练的至少一个过程参数依赖性的至少一个目标相关的历史数据。与完整的历史数据集相比，这导致精简的数据集。这减少了取回数据的时间，因为只取回了可用数据的子集。这进而导致更快的训练过程。
[0260]
在生产过程环境中，很难提供实现数据驱动模型的可靠训练的大型数据集。所需数据集的大小随着要学习的依赖项的数量而增加。经由输入接口接收指定要训练的至少一个过程参数依赖性的至少一个目标的步骤解决了该问题。通过接收指定要训练的至少一个过程参数依赖性的至少一个目标，训练过程的范围受到限制，因此可以使用精简的训练数据集，并且从而更快地训练混合模型。
[0261]
取回确定相关数据的一种方法是从经折叠的图结构开始，经折叠的图结构完全描
述了具有所有可观察量的系统。在下一步中，可以去除测量的信号。在下一步中，可以对所有所选择的物理量进行标记。只要所有物理化学量保持可观察，就可以重复此操作。由此，根据指定要训练的至少一个过程参数依赖性的至少一个目标来得到用于训练混合模型所需的最小数据集。
[0262]
对于机器学习，需要提供历史数据。该数据可以从数据库中取回。每个工厂的数据可以单独存储在每个工厂的相对应数据库中。或者，所有工厂的数据都可以存储在企业数据库中，该企业数据库可以作为云服务提供。
[0263]
历史数据可以包括测量值和/或观测量的时间序列。通常，历史数据包括生产工厂或生产工厂网络的各种状态。这些状态可以包括稳定状态、启动状态、关闭状态和错误状态以及其他。
[0264]
该方法还可以包括以下步骤：对来自数据库的可观察的物理化学量和与至少一个过程网络操作参数相关的元数据执行平稳性测试。
[0265]
以平衡方程的形式描述过程网络的概念只适用于过程网络处于平稳状态的情况。向历史数据应用平稳性测试的优点是仅考虑了平稳状态。
[0266]
levente等人描述了一种对时间序列数据执行平稳性测试的算法。(aiche journal,2018,vol.00,no.00,p 1-12)，其公开了在连续制造过程的背景下系统地确定平均平稳性的统计框架。
[0267]
对于监测和/或控制工厂或工厂网络，稳定状态是主要关注点。因此，需要确定与生产过程的稳定状态相关的时间序列数据。
[0268]
这可以通过平稳性或事件分析来完成。平稳性数据与生产过程的稳定状态相关。这允许检查时间序列数据并将数据分类为平稳和非平稳的，非平稳数据可能与斜升状态、斜降状态、开/关状态或错误状态有关，并被相应地标记。具体来说，可以独立分析过程的几个部分，并将标签聚合到工厂级别。因为该过程的一部分实际上可能是静止的，而另一部分则不是。取决于所针对的至少一个过程网络操作参数，对于过程的某些部分可以放宽对平稳性的约束。然后将根据它们的标签来分离时间序列数据。然后可以将每个标签的数据集进一步分成各自的训练数据集和测试数据集。
[0269]
由于平衡方程需要平稳系统，因此只有平稳数据点是有用的。在此过滤所有在平稳操作条件下记录的数据集。数据集中的任何异常关闭时段或其他非平稳片段都将被删除。平稳性测试可以包括基于波动率(来自金融的典型模型)或活动的时间序列分析，基于从历史数据集推导出的时间常数的动态来检测异常值和异常。这种平稳性分析允许将历史数据集减少为表示过程网络中正常操作条件的数据。这将历史数据限制为平稳和/或循环平稳操作条件。
[0270]
在平稳性测试之后，历史数据集可以通过数据验证和数据协调得到进一步增强。这进一步巩固了历史数据集。最后，只有经巩固的历史数据集可用于训练混合模型。
[0271]
以这种方式准备历史数据提供了反映过程网络中真实过程条件的干净数据集。非平稳运行条件、粗差或随机差错的任何影响都会降低。因此，任何基于此类干净数据而训练的混合模型都不会受到此类影响。
[0272]
提供经训练的混合模型可以包括提供基于物理化学定律的严格模型和提供基于历史数据的数据驱动模型。
[0273]
将来自图结构数据库的灵活模型与数据驱动模型组合成混合模型的主要优点在于：
[0274]-灵活的图结构允许严格模型适应过程网络的当前状态，包括考虑错误，同时保持经训练的模型。因此，即使在过程网络出现错误的情况下，模型的重新训练仍然非常不必要。
[0275]-由于严格模型无法考虑诸如季节性影响等环境影响，数据驱动部分增加了严格模型的准确性，并且从而纠正了任何缺陷
[0276]-取决于混合模型的输入/输出结构，图数据库和所提取的模型可用于计算混合模型的输入部分上的缺失数据点
[0277]-建模方法可进一步扩展，并可经由完整的一体化或工厂综合体从多个工厂扩展到价值链
[0278]-一旦生成混合模型，它就可以密切(例如按天)控制整个过程网络。
[0279]
过程网络的组件之间的依赖关系可以经由基础图结构轻松捕获，从而实现更准确的预测。
[0280]
混合模型的使用是为如何操作过程网络提供建议。例如，混合模型可以为特定目标提供关于工厂流的建议。从这些流可以确定工厂级别的具体操作参数。
[0281]
此外，混合模型可用于基于实时传感器数据来检测异常。在这种情况下，可以将混合模型的输出与实时传感器数据进行比较。如果存在显著差异，则可以在受影响的工厂中触发通知或警报，或者可以将其用于根本原因分析。
[0282]
相反，随着时间的推移，混合模型输出和实时传感器数据之间检测到的任何差异都可以提供对模型漂移的指示。如果检测到这种漂移，则可以基于更近期的历史数据重新训练模型，或者更新基础图结构的元素以构建考虑到这种变化的新的严格模型。
[0283]
以下描述涉及上述系统、方法、计算机程序、计算机可读存储介质。具体而言，系统、计算机程序和计算机可读存储介质被配置为执行上文所述和下文进一步描述的方法步骤。
[0284]
在本发明的上下文中，工厂可以指制造特定产品或产生电力的任何设施。
[0285]
在本发明的上下文中，化工厂是指基于化学过程的任何制造设施，例如，使用化学过程将原料转化为产品。与离散制造相比，化学制造基于连续或间歇过程。相应地，化工厂的监测和/或控制是时间相关的，并且因此基于大型时间序列数据集。化工厂可能包括超过1000个传感器，每几秒钟产生测量数据点。这样的规模导致需要在用于控制和/或监测化工厂的系统中处理数万亿字节的数据。小型化工厂可能包括几千个传感器，每1到10秒产生一些数据点。为了比较，大型化工厂可能包括几万个传感器，例如10.000至30.000个，每1到10秒产生一些数据点。将此类数据进行上下文化会导致处理数百千兆字节到数万亿字节的数据。
[0286]
化工厂可以经由一种或多种化学过程生产产品，经由一种或多种中间产品将原料转化为产品。优选地，化工厂提供生产产品的封装设施，该产品可用作价值链中后续步骤的原料。化工厂可以是大型工厂，如石油和天然气设施、气体净化厂、二氧化碳捕集设施、液化天然气(lng)工厂、炼油厂、石化设施或化学设施。例如，石化工艺生产中的上游化工厂包括蒸汽裂解装置，从石脑油开始加工成乙烯和丙烯。然后可以将这些上游产品提供给进一步
的化工厂以衍生下游产品，例如聚乙烯或聚丙烯，它们可以再次用作衍生进一步下游产品的化工厂的原料。化工厂可用于制造离散产品。在一个示例中，可以使用一个化工厂来制造聚氨酯泡沫的前体。此类前体可提供给第二化工厂以制造离散产品，例如包含聚氨酯泡沫的隔离板。
[0287]
从各种中间产品到最终产品的价值链生产可以分散在不同的地点，或者也可以整合到一体化基地或化工园区。此类一体化站点或化工园区包括互连的化工厂网络，其中一个工厂生产的产品可以作为另一工厂的原料。
[0288]
化工厂可以包括多种资产，例如热交换器、反应器、泵、管道、蒸馏或吸收塔等，仅举几例。在化工厂中，某些资产可能是关键的。关键资产是那些在中断时会严重影响工厂运营的资产。这可能导致制造过程受到损害。可能会导致产品质量下降甚至制造停止。在最坏的情况下，火灾、爆炸或有毒气体释放可能是这种破坏的结果。因此，取决于所涉及的化学过程和化学品，此类关键资产可能需要比其他资产更严格的监测和/或控制。为了监测和/或控制化学过程和资产，可以在化工厂中嵌入多个参与者和传感器。这样的参与者或传感器可以提供与例如单个资产的状态、单个参与者的状态、化学品的成分或化学过程的状态相关的过程或资产特定数据。具体而言，过程或资产特定数据包括以下一种或多种数据类别：
[0289]-过程操作数据，例如给料或中间产品的组成，
[0290]-过程监测数据，例如流、物料温度，
[0291]-资产操作数据，例如电流、电压以及
[0292]-资产监测数据，例如资产温度、资产压力、振动。
[0293]
第四方面也反映在以下条款中：
[0294]
1、一种用于生成混合模型以监测和/或控制具有彼此连接的至少两个工厂的过程网络的方法，所述方法包括以下步骤：
[0295]-使用边上的可观察的物理化学量及其与顶点的关系，从所述过程网络的经折叠的图结构提供一组平衡方程，
[0296]-经由输入接口接收至少一个目标，该至少一个目标指定要被训练的至少一个过程参数依赖性，
[0297]-经由输入接口取回具有彼此连接的至少两个工厂的过程网络的历史数据，
[0298]-训练混合模型，包括一组平衡方程和基于所述历史数据和指定要被训练的至少一个过程参数依赖性的所述至少一个目标的数据驱动模型，
[0299]-经由输出接口提供经训练的混合模型。
[0300]
2、根据条款1所述的方法，包括对所述过程网络的所述历史数据执行平稳性测试的进一步步骤。
[0301]
3、根据前述条款中任意条款所述的方法，包括数据协调和/或粗差检测的进一步步骤。
[0302]
4、根据前述条款中任意条款所述的方法，其中，所述混合模型还包括反映物理化学规律的严格模型。
[0303]
5、一种用于生成混合模型以监测和/或控制具有彼此连接的至少两个工厂的过程网络的系统，包括：
[0304]-输入接口，其用于接收一个目标，该目标指定要被训练的至少一个过程参数依赖性，
[0305]-输出接口，其用于提供经训练的混合模型
[0306]-处理器，其被配置为执行
[0307]
o根据条款1-4中的任意条款所述的方法。
[0308]
6、一种计算机程序产品，所述计算机程序产品当在计算机上运行时，执行根据条款1-4中任意条款所述的方法。
[0309]
本公开内容适用于本文公开的系统、方法、计算机程序、计算机可读非暂时性介质、计算机程序产品等。因此，系统、方法、计算机程序、计算机可读非易失性存储介质或计算机程序产品之间没有区别。结合本文公开的系统、方法、计算机程序、计算机可读非暂时性存储介质和计算机程序产品公开了所有特征。
具体实施方式
[0310]
图1示出了两个工厂的过程网络，其中，两个工厂为第一工厂a10和第二工厂b 20，这两个工厂通过产品运输系统30互连。
[0311]
工厂a 10的简化流程图如图2所示。这个简单的流程图是第一工厂a的数字过程表示。
[0312]
在这种情况下，工厂是简化的氨生产工厂100。产品供应110向混合器120提供离析物，然后管道系统130将混合离析物流输送到反应器140，在反应器140中发生反应。热交换器140在分离之前对反应产物进行液化。在反应之后，在分离器150中将氨与残余物分离。产品通过产品管道150提供给运输系统30。残余物经由残余物管道170提供给分离器，残余物管道170将残余物的一部分提供回混合器，而残余物的另一部分提供给进一步的位置。在该示例中，温度传感器180、压力传感器190和体积流传感器195设置在残余物管道170上。
[0313]
图3示出了第一工厂的图结构200。该图结构中的每个顶点2xx表示单元操作。顶点210表示混合器的单元操作，顶点220表示反应器的单元操作单元操作，顶点320表示热交换器的单元操作单元操作，顶点240表示分离器的单元操作单元操作，而顶点250表示分离器的单元操作单元操作。额外的顶点260(环境顶点)被添加到图结构中。该顶点用作宿和源，并确保图结构表示独立的系统。将工厂描述为独立的系统具有适用物理学守恒定律的优点。
[0314]
边连接顶点。边表示至少物理化学量以及表示至少物理化学量和可测量标签的元数据。
[0315]
在边415、425、435在单位顶点240周围的情况下。这些物理化学量物理化学量包括进入顶点240的总质量流，其被表示为边415上的所选择的物理化学量，进入顶点240的总质量流等于由离开顶点240的边425和435表示的质量流之和。
[0316]
边415、425、435还包括表示至少选择的物理量的元数据。
[0317]
边415的元数据中表示的一个物理化学量是进入单元操作240的总质量流。边435的元数据中表示的一个物理化学量是离开单元操作240的nh3的质量。边425的元数据中表示的一个物理化学量是该示例中n2和h2的组合残余物的质量。边425的元数据中包括的表示的另外的物理化学量是来自温度传感器、压力传感器190和流传感器195的值，即压力p、
温度t和残余物的体积流f。
[0318]
元数据还包括可测量标签。在边425上，p、t和f将被标记为可测量的。
[0319]
由边425表示的另一个物理化学关系是这样的关系：残余物的质量流可以根据p、t和f确定。
[0320]
在这种情况下，由边415和边435表示的质量流中只有一个质量流必须被测量以确定另一个。
[0321]
通过使用边上的元数据评估所有物理化学量和所有物理化学量物理化学量，我们可以生成新图。这种新的图结构的一个示例如图4a所示。
[0322]
300表示具有顶点310-350的图。在该示例中，使用物理化学量物理化学量测量和/或确定所有边上的一个物理化学量(假设总质量流)。
[0323]
这意味着这种物理化学量是可观察的。
[0324]
如图4b所示，生成的经折叠的图结构400没有改变。
[0325]
在图5a和图5b示出了另一种图结构，其中仅在边515、555上测量和/或确定一个物理化学量并且在边525、535、545上保持未知的图结构，然后生成经折叠的图结构600，其仅包含边，其中物理化学量是可观察的。
[0326]
取决于从等同图结构400和500开始的物理化学量，折叠的图结构可以不同。因此，生成了针对每个物理化学量的经折叠的图。
[0327]
图6示出了工厂网络，每个工厂被示为图结构2000、3000。第一工厂的进料被示为2100、2200。河流4000用作冷却水源。向表示单元操作的顶点2300提供冷却水。在第一工厂中生成产品2900。第一工厂也生成废物2800。第一工厂的废物用作第二个工厂的进料。废物被提供给顶点3200，第二进料3500被提供给第二工厂。第二工厂在3800处提供输出产品。产品2900到废物2800的分布可以取决于各种过程参数，这些过程参数进而影响3800处的产品输出。在该示例中，要被训练的过程参数与输出3800处的质量流有关。输出3800处的质量流是河流的水温的函数。一般来说，这不是可以通过严格模型求解的关系。在这种情况下，可以基于第一工厂的历史数据来训练混合模型。
[0328]
图7示出了第一方面的方法5000。
[0329]
在第一方法步骤5100处，提供过程网络的第一数字表示，第一数字表示包括每个工厂的数字过程表示、每个工厂与其他工厂的连接以及设置在过程网络中的传感器元件。每个工厂的数字过程表示可以根据图2。
[0330]
在步骤5200处，基于第一数字表示生成图结构。图结构包括：
[0331]
o表示单元操作的顶点，
[0332]
o连接表示守恒量的单元操作的边，其中边包括表示物理化学量的边元数据，以及可测量标签
[0333]
在步骤5300处，经折叠的图结构包括：
[0334]
o表示虚拟单元操作的顶点，
[0335]
o连接表示至少物理化学关系的虚拟单元操作的边，其中这些边包括表示可观察的物理化学量及其与顶点的关系的边元数据，是基于在步骤5200处生成的图结构生成的。
[0336]
在步骤5400处，从经折叠的图结构推导出一组平衡方程。
[0337]
在步骤5500处，提供用于监测和/或控制过程网络的操作的一组平衡方程和物理
化学量。
[0338]
图8示出了第二方面的方法6000。
[0339]
在步骤6100处，经由输入接口接收针对至少一个过程网络操作参数的请求。
[0340]
在步骤6200处，经由输入接口取回一组平衡方程和经折叠的图结构的物理化学量。
[0341]
在步骤6300处，从数据库中取回与可观察的物理化学量相关的历史数据以及与至少一个过程网络操作参数相关的元数据。
[0342]
在步骤6400处，通过基于历史数据和当前数据求解一组平衡方程来确定至少一个过程网络操作参数的值。
[0343]
在步骤6500处，经由输出接口提供至少一个过程网络操作参数的值。
[0344]
图9示出了第三方面的方法7000。
[0345]
在步骤7100处，通过指定要被优化的至少一个过程参数，经由输入接口接收针对至少一个优化目标的请求。
[0346]
在步骤7200处，经由输入接口接收一组平衡方程和经折叠的图结构的物理化学量。
[0347]
在步骤7300处，从数据库中取回历史数据，历史数据与可观察的物理化学量相关，以及取回与所述要被优化的至少一个过程网络操作参数相关的元数据。
[0348]
在步骤7400处，通过求解一组平衡方程确定要被优化的至少一个过程网络操作参数的值。
[0349]
在步骤7500处，经由输出接口提供要被优化的至少一个过程网络操作参数的值。
[0350]
图10示出了第四方面的方法8000。
[0351]
在步骤8100处，经由输入接口接收一组平衡方程和经折叠的图结构的物理化学量。
[0352]
在步骤8200处，经由输入接口接收至少一个目标，该至少一个目标指定要被训练的至少一个过程参数依赖性。
[0353]
在步骤8300处，经由输入接口取回具有彼此连接的至少两个工厂的过程网络的历史数据。
[0354]
在步骤8400处，执行混合模型的训练，包括一组平衡方程和基于历史数据和指定要被训练的至少一个过程参数依赖性的至少一个目标的数据驱动模型。
[0355]
在步骤8400处，经由输出接口提供经训练的混合模型。
技术特征：
1.一种用于生成具有至少两个互连的化工厂的过程网络的模型表示以实现控制或监测所述过程网络的计算机实现的方法，所述方法包括以下步骤：-提供所述过程网络的数字表示，所述数字表示包括：o每个工厂的数字过程表示，o所述工厂与其他工厂的连接(通过本说明书中的质量流或能量流实现的)以及设置在所述过程网络中的传感器元件，-基于第一数字表示来生成图结构，所述图结构包括：o表示单元操作的顶点，o表示物理化学量的边，其中，所述物理化学量包括质量流、能量流和组分流，所述边连接顶点，其中，所述边包括针对所表示的物理化学量中的每个的可测量标签，所述可测量标签指示所述物理化学量是否能够在所述过程网络中被测量，或者所述物理化学量是否能够不被测量；-将能够在所述过程网络中被测量的物理化学量分类为可观察的物理化学量，-将能够从顶点周围的平衡方程计算出的物理化学量分类为可观察的物理化学量，-通过将具有未被分类为可观察的物理化学量的边折叠成经折叠的顶点，基于所述图结构来生成经折叠的图结构，-所述经折叠的图结构包括，
·
表示虚拟单元操作的经折叠的顶点，
·
表示单元操作的顶点o仅表示可观察的物理化学量的边，所述边连接经折叠的顶点和/或顶点，-针对每个顶点周围的每个质量流、能量流或组分流推导一组平衡方程，所述一组平衡方程对所述工厂网络进行建模，所述一组平衡方程可用于监测、控制、生产计划、预测模型，-将所述一组平衡方程提供给控制设备、监测设备、生产计划设备和/或预测模型生成器。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述顶点还表示顶点元数据，所述顶点元数据包括连接到相应单元操作的物理量。3.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，生成经折叠的图结构包括：针对每个物理化学量生成经折叠的图。4.根据权利要求3所述的方法，其中，根据所述经折叠的图结构提供一组平衡方程包括：针对每个守恒量提供一组平衡方程。5.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，在对边进行折叠的步骤之后是：-选择经由边连接的至少两个顶点-折叠所述至少两个顶点之间的边，从而创建虚拟顶点。6.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，基于所述第一数字表示生成图结构的所述步骤还包括：通过将标签归于所有物理化学量而生成收敛的图结构，所述标签是取决于是测量的物理化学量、是确定的物理化学量、是测量和确定的物理化学量，还是既非测量的物理化学量也非确定的物理化学量的物理化学量来被归于所有物理化学量的。7.根据权利要求7所述的方法，还包括接收触发信号，其中，生成收敛的图结构的所述方法步骤是在对触发信号的评估之后发起的，所述触发信号指示物理化学量能够不再被测
量。8.一种用于生成过程网络的问题特定表示以实现控制或监测具有至少两个互连的化工厂的过程网络的系统，所述系统包括：-处理器，其被配置用于o执行根据权利要求1-8中的任一项所述的方法步骤，-输出接口，其用于提供o用于监测和/或控制过程网络的操作的一组平衡方程。9.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品当在计算机上运行时，执行根据方法权利要求1-8中的任一项所述的方法步骤。10.一种用于监测具有至少两个工厂的过程网络的方法，所述方法包括以下步骤：-经由输入接口接收针对至少一个过程网络操作参数的请求-经由所述输入接口取回一组平衡方程以及物理化学量的经折叠的图，-从数据库中取回与可观察的物理化学量相关的历史数据以及与所述至少一个过程网络操作参数相关的元数据，-通过基于所述历史数据和当前数据求解所述一组平衡方程来确定所述至少一个过程网络操作参数的值，-经由输出接口提供所述至少一个过程网络操作参数的值。11.一种用于控制具有至少两个工厂的过程网络的方法，所述方法包括以下步骤：-通过指定要被优化的至少一个过程参数，经由输入接口接收针对至少一个优化目标的请求，-经由所述输入接口接收经由所述输入接口取回一组平衡方程和物理化学量的经折叠的图结构，其中，所述一组平衡方程是根据权利要求1至7中任一项所述的方法推导出的，-从数据库中取回与可观察的物理化学量相关的历史数据，以及与要被优化的至少一个过程网络操作参数相关的元数据，-通过求解所述一组平衡方程来确定所述要被优化的至少一个过程网络操作参数的值-经由输出接口提供所述要被优化的至少一个过程网络操作参数的所述值。12.一种用于生成混合模型以监测和/或控制具有彼此连接的至少两个工厂的过程网络的方法，所述方法包括以下步骤：-经由所述输入接口取回一组平衡方程和物理化学量的经折叠的图结构，其中，所述一组平衡方程是根据权利要求1至7中任一项所述的方法推导出的，-经由输入接口接收至少一个目标，所述至少一个目标指定要被训练的至少一个过程参数依赖性，-经由输入接口取回具有彼此连接的至少两个工厂的过程网络的历史数据，-训练混合模型，所述混合模型包括一组平衡方程以及基于所述历史数据并且基于所述至少一个目标的数据驱动模型，所述至少一个目标指定要被训练的至少一个过程参数依赖性，-经由输出接口提供经训练的混合模型。
技术总结
提出了一种用于生成过程网络的问题特定表示以实现控制或监测具有至少两个互连的化工厂的过程网络的计算机实现的方法，所述方法包括以下步骤：提供所述过程网络的第一数字表示，所述第一数字表示包括每个工厂的数字过程表示、每个工厂与其他工厂的连接以及设置在所述过程网络中的传感器元件；基于所述第一数字表示生成图结构，所述图结构包括表示单元操作的顶点、连接单元操作的边，所述边表示至少物理化学量，其中所述边包括表示至少物理-化学量的边元数据和可测量标签；基于所述图结构生成经折叠的图结构，所述经折叠的图结构包括表示虚拟单元操作的顶点、表示至少物理化学量的连接虚拟单元操作的边，其中所述边包括表示可观察的物理化学量的边元数据，以及它们与顶点的关系；根据所述经折叠的图结构推导出一组平衡方程；提供所述一组一组平衡方程和物理化学量用于所提出的监测和/或控制过程网络的操作。作。作。
