用于控制产物生产过程的装置的制作方法

本发明涉及一种用于控制产物生产过程的装置、包括该装置的生产系统、方法以及计算机程序产品。进一步地，本发明涉及一种用于训练模拟效率模型的装置、方法和计算机程序产品。

背景技术：

1、在现代化工生产中，通常常见的是使用两个或更多个耦合的化学反应器并行生产化学产物。当需要在反应器空间有限的情况下生产大量化学产物时，或者当用于生产化学产物的化学反应要在相应较小的体积内更高效地执行时，这种耦合生产往往是必要的。因而，在大多数应用情况下，耦合的化学反应器关于至少一个操作参数耦合，其中，在大多数情况下，该操作参数至少是指至少两个反应器中的物质的输入，但也可以是指反应器的任何其他操作参数，例如，温度。可以看出，尽管这种耦合的化学反应器利用相同的化学过程并且通常包括相同的总体构造，但实际上这两个反应器所提供的效率并不相同。这可能是例如由于不同的催化活性、非耦合操作参数存在微小差异或通常不易测量的其他影响因素造成的。因此，操作两个耦合的反应器、特别是控制耦合操作参数以最大化所生产的化学产物的输出通常是一项非常复杂的任务，并且在很大程度上取决于操作员的经验。然而，即使操作员经验相当丰富，在许多情况下耦合的反应器的控制和操作仍然是无效的。

2、因此，如果能够更高效地操作和控制耦合的反应器，从而可以提高反应器生产的化学物质的总产量，则这将是有利的。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种装置、包括该装置的生产系统、方法以及计算机程序产品，其允许提高控制效率，从而提高由至少两个耦合的反应器生产的化学产物的总产量。此外，本发明的目的是提供一种用于训练至少两个耦合的反应器中的每一个的模拟效率模型的训练装置、训练方法和计算机程序产品，该模拟效率模型可以由用于控制产物生产过程的装置、生产系统、方法和计算机程序产品使用。

2、在本发明的第一方面，提出了一种用于控制物质生产过程的装置，其中，该过程至少部分地通过利用至少两个耦合的化学反应器来执行，其中，该至少两个耦合的反应器并行生产相同的物质并且被操作成使得这些反应器关于至少一个操作参数耦合，其中，该装置包括：a)效率模型提供单元，该效率模型提供单元用于为至少两个反应器中的每一个提供模拟效率模型，其中，模拟效率模型适于基于该至少一个耦合操作参数来确定相应反应器的模拟效率，其中，反应器的效率指示该相应反应器的输入量与由该相应反应器产生的物质输出量之间的关系；b)优化模型提供单元，该优化模型提供单元用于提供优化模型，其中，该优化模型根据该至少一个耦合操作参数和该至少两个反应器的效率来提供该至少两个反应器的总体物质输出的可优化函数；c)优化单元，该优化单元用于通过利用该至少两个反应器的模拟效率模型来确定该至少两个反应器中的每一个的模拟效率并通过利用该优化模型中的相应模拟效率来确定优化该至少两个反应器的总体物质输出的至少一个优化的耦合操作参数，从而优化该总体物质输出；以及d)控制信号提供单元，该控制信号提供单元用于提供指示所确定的至少一个优化的耦合操作参数的控制信号，以控制该至少两个反应器的操作。

3、由于优化单元适于通过利用至少两个反应器的模拟效率模型来确定这至少两个反应器中的每一个的模拟效率并通过利用优化模型中的相应模拟效率来确定优化该至少两个反应器的总体物质输出的至少一个优化的耦合操作参数从而优化该总体物质输出，因此可以利用这两个反应器的模拟效率以在优化过程期间将影响反应器效率的未知参数考虑在内。特别地，由于为至少两个反应器中的每一个提供了与这两个反应器中的相应一个反应器相适应的特定模拟效率模型，因此可以在优化过程期间将该效率用作至少两个反应器的差异的间接度量。因此，优化还可以将这些差异考虑在内，从而能够更准确地确定优化的耦合操作参数。因此，基于优化的耦合操作参数，可以更准确地并因此更高效地执行对至少两个耦合的反应器的操作和控制，从而提高至少两个反应器的总体物质输出。

4、通常，该装置可以以提供如上定义的装置的单元的功能的任何硬件和/或软件或其组合的形式来实现。特别地，该装置可以作为一个计算设备的一部分或以一个计算设备的形式实现，但是也可以以分布在多个计算设备上的形式实现，例如，也可以以云计算或分布式网络应用的形式实现。

5、所生产的物质可以是指在包括化学反应器的过程中生产的任何物质。优选地，该物质是指丁炔二醇，然而，该物质也可以是指在化学反应器中生产的任何其他化学产物。因此，至少两个耦合的化学反应器也可以是指适于生产相应化学物质的任何化学反应器。在本发明的上下文中，化学反应器的耦合是指当耦合的反应器并行生产相同的物质时(即，在同一时间执行用于生产该物质的反应过程时)关于相应的耦合反应器的至少一个操作参数的耦合。优选地，耦合的反应器适于在连续生产过程中生产物质，其中该过程基于连续输入流和对反应器中的输入的连续处理而连续地执行，即，不间断地执行，从而提供相应物质的连续输出流。然而，在其他实施例中，耦合的反应器也可以适于执行批量生产，其中，物质生产过程分批执行，即，不连续地进行。特别地，在批量生产期间，向反应器提供一定量的输入，然后对其进行处理，然后在向反应器提供进一步输入之前提供输出。

6、耦合操作参数(即，至少两个反应器耦合的至少一个操作参数)可以是指任何操作参数。通常，耦合操作参数是指在耦合的化学反应器中的一个化学反应器中发生变化会直接导致其他化学反应器中的操作参数发生变化的操作参数。通常，这种耦合可以是正耦合或负耦合。例如，在正耦合的情况下，如果一个化学反应器的相应耦合操作参数增大，则所有其他化学反应器的耦合操作参数也将自动增大。与之相反，负耦合是指如果一个化学反应器的耦合操作参数增大，则其他化学反应器的耦合操作参数将降小的情况。例如，涉及利用相同馈入源的反应器中的物质的输入的耦合操作参数将导致负耦合，即，如果一个反应器的物质输入增大，则另一反应器的物质输入将减小相同的量。在另一示例中，如果耦合操作参数是指温度，则这在大多数情况下将导致正耦合，即，一个反应器的温度升高会自动导致另一反应器的温度升高相同的量。优选地，该至少一个耦合操作参数是指以下各项中的至少一项：进入该至少两个反应器中的物质的流入量；该至少两个反应器中的压力；该至少两个反应器中的温度；该至少两个反应器中的催化剂的量；以及该至少两个反应器中的反应物的量。

7、效率模型提供单元适于为至少两个反应器中的每一个提供模拟效率模型。通常，效率模型提供单元可以是指长期或短期存储装置，也可以通信地耦合到该长期或短期存储装置，该长期或短期存储装置上已经存储了模拟效率模型并且效率模型提供单元可以访问该长期或短期存储装置以提供该模拟效率模型。此外，效率模型提供单元还可以是指用于例如从存储装置或用户输入设备接收模拟效率模型的接收单元，以提供接收到的模拟效率模型。为反应器提供的模拟效率模型适于基于至少一个耦合操作参数来确定相应反应器的模拟效率。在本上下文中，反应器的效率被定义为指示相应反应器的输入量与相应反应器所产生的物质输出量之间的关系。在优选实施例中，相应反应器的输入是指提供给相应反应器并在物质生产期间消耗的物质。然而，输入也可以是指包括这种已消耗的物质和在物质生产期间未消耗的其他组分(例如，是指重复使用的催化剂)的总体输入。

8、模拟效率模型优选地是指允许基于至少一个耦合操作参数并且可选地还基于其他参数(例如，未耦合的其他操作参数)来确定相应反应器的模拟效率的函数。通常，模拟效率模型可以基于关于相应反应器的效率与至少一个耦合操作参数的依赖关系的理论考虑来确定。例如，物理或化学定律可以允许直接确定这种关系。然而，优选地，模拟效率模型是基于关于特定反应器的历史测量数据来确定的。例如，在某个时间段内，可以测量反应器的相应输入参数和物质输出参数以提供反应器的测量效率，并且还可以测量或者可以直接从反应器的操作中提供相应的耦合操作参数，并且可以通过确定测量效率与耦合操作参数之间的关系来确定模拟效率模型。为了确定模拟效率模型的这种函数关系，可以利用用于确定不同测量参数之间的关系的任何已知方法。

9、在优选实施例中，该模拟效率模型是基于包括该至少一个耦合操作参数和相应反应器的对应效率的历史训练数据来训练的，其中，经训练的模拟效率模型被训练成使得该经训练的模拟效率模型能够基于至少一个耦合操作参数来提供该相应反应器的模拟效率。在该实施例中，模拟效率模型可以利用任何已知的机器学习算法，该机器学习算法允许模拟效率模型从历史训练数据中学习相应反应器的效率与至少一个耦合操作参数之间的函数关系。特别地，优选的是，机器学习算法允许使用解析导数。例如，模拟效率模型可以利用线性回归、神经网络、多项式或alamo回归算法作为机器学习算法。此外，尽管效率较低，但也可以利用决策树回归或随机森林算法，其中，对于这些算法，优选的是，使用不需要导数的优化算法，例如，鲍威尔方法(powell's method)。

10、优化模型提供单元适于提供优化模型。通常，优化模型提供单元还可以是指长期或短期存储装置，也可以通信地耦合到该长期或短期存储装置，该长期或短期存储装置上已经存储了优化模型，以便访问该存储装置优化模型，以提供该优化模型。此外，优化模型提供单元还可以是指用于例如从存储装置或用户输入单元接收优化模型并将该优化模型例如提供给优化单元的接收单元。该优化模型根据该至少一个耦合操作参数和该至少两个反应器的效率来提供该至少两个反应器的总体物质输出的可优化函数。特别地，可优化函数可以基于理论考虑来确定，也可以基于两个反应器关于总体物质输出、至少一个耦合操作参数和至少两个反应器的效率的历史数据来确定。通常，可优化函数可以直接取决于耦合操作参数，也可以通过至少两个反应器的效率与耦合操作参数的依赖关系间接地取决于耦合操作参数。特别地，该可优化函数提供了反应器间的关系，并且优选的是连续且可微分的。例如，该可优化函数可以被构建为单独反应器容量的线性组合，并包括基于某些性能标准的加权因子。然而，也可以以任何其他合适的方式来选择可优化函数。

11、优化单元适于通过利用该至少两个反应器的模拟效率模型来确定该至少两个反应器中的每一个的模拟效率并通过利用该优化模型中的相应模拟效率来确定优化该至少两个反应器的总体物质输出的至少一个优化的耦合操作参数，从而优化该至少两个反应器的总体物质输出。特别地，优化模型可以用于任何已知的合适优化算法，该优化算法允许通过优化至少一个优化的耦合操作参数来优化至少两个反应器的总体物质输出。例如，优化单元可以适于利用迭代方法，该迭代方法利用耦合操作参数的起始值以基于耦合操作参数的起始值使用至少两个反应器的模拟效率模型来确定模拟效率，并利用优化模型以基于模拟效率和耦合操作参数的起始值来确定总体物质输出。然后，可以基于总体物质输出修正耦合操作参数的起始值，并且再次如上所述的那样确定总体物质输出。可以利用已知的迭代算法来搜索耦合操作参数空间，以找到使总体物质输出最大化并因此可以被确定为相应的优化的耦合操作参数的耦合操作参数。优选地，利用基于牛顿法、内点法或梯度下降法的迭代算法。然而，根据优化模型的可优化函数，也可以利用直接求解器，该直接求解器允许直接确定使至少两个反应器的相应总体物质输出最大化的优化的耦合操作参数。

12、控制信号提供单元适于提供指示所确定的至少一个优化的耦合操作参数的控制信号，以控制该至少两个反应器的操作。特别地，控制信号可以是指适于直接控制至少两个反应器的操作的信号，例如，通过在至少两个反应器的操作中实施所确定的优化的耦合操作参数进行直接控制。然而，控制信号也可以导致对至少两个反应器的操作的间接控制，例如，通过使至少两个耦合反应器的人类操作员的操作单元向操作员提供关于所确定的优化的耦合操作参数的信息，使得操作员可以决定是否实施优化的耦合操作参数。提供对至少两个反应器的操作控制作为与操作员的交互过程可能有利于满足相应的安全考虑，这些安全考虑可能不允许在没有人工监督的情况下直接自动操作至少两个反应器。

13、在实施例中，该装置进一步包括评估单元，该评估单元适于定期评估相应反应器的模拟效率模型，其中，该评估单元适于接收所确定的该相应反应器的当前效率，并将该确定的当前效率与由该反应器的模拟效率模型针对当前使用的至少一个耦合操作参数而提供的模拟效率进行比较，其中，该优化单元适于在该优化期间基于该比较来调整该模拟效率模型。评估单元对相应反应器的模拟效率模型的定期评估是指固定间隔(例如，每周、每天、每小时等)的评估。此外，定期评估也可以是指连续评估，该连续评估可以被定义为利用所有可用数据进行评估的评估。

14、评估单元可以适于例如从其上存储有所确定的当前效率的短期存储装置接收该确定的当前效率。通常，所确定的反应器的当前效率是基于关于相应反应器的实际测量。例如，如果可能的话，则可以通过测量相应反应器的输入和物质输出来直接测量相应反应器的效率。然而，在大多数情况下，无法直接测量相应反应器的效率。在这种情况下，优选的是，基于反应器的其他可测量或已知过程数据来确定所确定的当前效率。过程数据可以是指与相应反应器执行的化学过程相关的任何数据。特别地，过程数据也可以是指操作参数。

15、优选地，该装置包括软传感器单元，该软传感器单元适于基于指示产物生产过程的当前状态的当前过程数据来确定相应反应器的当前效率，并将所确定的该相应反应器的当前效率提供给该评估单元。相应的当前过程数据可以包括确定反应器操作的操作参数和/或可以包括产物生产过程的当前状态的测量结果。特别地，优选的是，该当前效率是基于过程数据确定的，该过程数据包括以下各项中的至少一项：该相应反应器的入口处物质的体积流量；该相应反应器的入口处物质的反应能力；该相应反应器的入口处物质的质量流量；该相应反应器的出口处物质的质量流量；以及该相应反应器的出口处物质的重量分数。然后，软传感器单元可以利用当前过程数据与反应器效率之间的已知关系来确定当前效率。例如，基于历史过程数据和相应反应器的历史效率数据，可以执行主成分分析，并且可以利用相应的统计方法来确定当前过程数据与反应器的当前效率的关系。此外，软传感器单元还可以适于利用机器学习算法(如神经网络、线性或非线性回归、随机森林等)来确定反应器的当前效率与相应过程数据之间的关系。

16、然后，评估单元适于将所确定的当前效率与由反应器的效率模型提供的模拟效率进行比较。例如，在比较期间，可以确定所确定的当前效率与模拟效率之间的差异是否高于预定阈值。差异高于预定阈值可以例如指示影响由反应器执行的反应的影响因素中的一个或多个影响因素可能已经以相应的模拟效率模型尚未被训练的方式发生了改变。例如，如果反应器为反应提供的催化剂随时间而失去其催化效果，则针对完全起作用的催化剂所提供的模拟效率模型在一段时间后可能不再准确。由于所确定的当前效率与模拟效率之间的比较，这种影响可以被确定，并且可以在优化期间优选地通过相应地调整模拟效率模型而被优化单元考虑在内。例如，在优化期间，可以从模拟效率模型中添加或减去相应的差异。

17、在优选实施例中，该模拟效率模型是指经训练的基于机器学习的模型，其中，基于该比较来调整该模拟效率模型是指在该比较指示该确定的当前效率与该模拟效率之间的差异高于预定阈值的情况下对该模拟效率模型进行再训练。如果所确定的当前效率与模拟效率之间的差异高于预定阈值，则对模拟效率模型进行再训练允许非常高效地根据反应器的当前状态来调整模拟效率模型，从而可以维持优化所基于的模拟效率模型的高准确度。优选地，该再训练包括利用再训练数据，该再训练数据包括该当前使用的至少一个耦合操作参数和所确定的该相应反应器的当前效率，和/或过去使用的至少一个耦合操作参数和在操作条件与该反应器的当前操作条件对应的时间段内所确定的对应效率的附加历史数据。例如，在一些应用中，反应器可以会经历不同的阶段，在这些阶段中，耦合操作参数与反应器效率之间的关系会发生变化。在这种情况下，可能有利的是基于涉及一个阶段(即，反应器的一种操作条件)的训练数据来训练模拟效率模型，并且在比较指示反应器的阶段发生变化的情况下用来自另一阶段(即，另一种操作条件)的训练数据对模拟效率模型进行再训练。这允许基于反应器的当前状态(即，操作条件)容易地调整模拟效率模型。此外，可替代地，再训练还可以包括访问模拟效率模型存储装置，在该存储装置上已经训练了针对不同操作条件(例如，针对反应器的不同已知阶段)的模拟效率模型，并提供所存储的分别经训练的模拟效率模型作为再训练的模拟效率模型。

18、在本发明的另一方面，提出了一种用于生产物质的生产系统，其中，该生产系统包括：a)至少两个化学反应器，该至少两个化学反应器适于执行该物质的生产过程的至少部分，其中，至少两个耦合的反应器适于被操作以并行生产该物质，并且使得这些反应器关于至少一个操作参数耦合；b)操作单元，该操作单元适于向该至少两个化学反应器提供操作控制信号，以控制该至少两个化学反应器并行生产相同的物质，并且使得这些反应器关于至少一个操作参数耦合；以及c)如上所述的装置，该装置适于向该操作单元提供指示所确定的至少一个优化的耦合操作参数的控制信号，其中，该操作单元适于基于该控制信号来控制该至少两个反应器，使得该至少两个反应器的总体物质输出得到优化。

19、在本发明的另一方面，提出了一种用于训练模拟效率模型的训练装置，其中，该训练装置包括：a)训练数据提供单元，该训练数据提供单元用于提供历史训练数据，其中，该训练数据包括多个数据集，该多个数据集包括至少一个耦合操作参数和相应反应器的对应效率；b)可训练模拟效率模型提供单元，该可训练模拟效率模型提供单元用于提供可训练模拟效率模型；以及c)训练单元，该训练单元用于通过将该可训练模拟效率模型应用于所提供的历史训练数据来训练该可训练模拟效率模型，直到该可训练模拟效率模型被训练为基于至少一个耦合操作参数确定出该相应反应器的模拟效率。

20、在实施例中，该训练装置进一步适于基于再训练数据对经训练的模拟效率模型进行再训练，该再训练数据包括当前使用的至少一个耦合操作参数和所确定的该相应反应器的当前效率，和/或过去使用的至少一个耦合操作参数和在操作条件与该相应反应器的当前操作条件对应的时间段内所确定的对应效率的附加历史数据。

21、在本发明的另一方面，提出了一种用于控制物质生产过程的方法，其中，该过程至少部分地通过利用至少两个耦合的化学反应器来执行，其中，该至少两个耦合的反应器并行生产相同的物质并且被操作成使得这些反应器关于至少一个操作参数耦合，其中，该方法包括：a)提供该至少两个反应器中的每一个的模拟效率模型，其中，模拟效率模型适于基于该至少一个耦合操作参数来确定相应反应器的模拟效率，其中，反应器的效率指示该相应反应器的输入量与由该相应反应器产生的物质输出量之间的关系；b)提供优化模型，其中，该优化模型根据该至少一个耦合操作参数和该至少两个反应器的效率来提供该至少两个反应器的总体物质输出的可优化函数；c)通过利用该至少两个反应器的模拟效率模型来确定该至少两个反应器中的每一个的模拟效率并通过利用该优化模型中的相应模拟效率来确定优化该至少两个反应器的总体物质输出的至少一个优化的耦合操作参数，从而优化该总体物质输出；以及d)提供指示所确定的至少一个优化的耦合操作参数的控制信号，以控制该至少两个反应器的操作。

22、在本发明的另一方面，提出了一种用于训练模拟效率模型的训练方法，其中，该训练方法包括：a)提供历史训练数据，其中，该训练数据包括多个数据集，该多个数据集包括至少一个耦合操作参数和相应反应器的对应效率；b)提供可训练模拟效率模型；以及c)通过将该可训练模拟效率模型应用于所提供的历史训练数据来训练该可训练模拟效率模型，直到该可训练模拟效率模型被训练为基于至少一个耦合操作参数确定出该相应反应器的模拟效率。

23、在本发明的另一方面，提出了一种用于控制产物生产过程的计算机程序产品，其中，该计算机程序产品包括用于使如上所述的装置执行如上所述的方法的程序代码装置。

24、在本发明的另一方面，提出了一种用于训练模拟效率模型的计算机程序产品，其中，该计算机程序产品包括用于使如上所述的训练装置执行如上所述的训练方法的程序代码装置。

25、应当理解，如上所述的装置、包括如上所述的装置的系统、如上所述的方法和如上所述的计算机程序产品具有类似和/或相同的优选实施例，特别是如从属权利要求中所定义的。

26、应当理解，本发明的优选实施例也可以是从属权利要求或上述实施例与相应独立权利要求的任意组合。

27、本发明的这些和其他方面将参考下文描述的实施例变得显而易见并且得以阐明。