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龙图腾网获悉宁波大学科学技术学院申请的专利一种使用多块非线性映射策略的脱碳装置运行状态监测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114897434B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210650168.1，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种使用多块非线性映射策略的脱碳装置运行状态监测方法是由黄万清;陈杨;陈勇旗设计研发完成，并于2022-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种使用多块非线性映射策略的脱碳装置运行状态监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种使用多块非线性映射策略的脱碳装置运行状态监测方法，旨在解决如何为合成氨工艺中脱碳装置的采样数据实施显式的非线性映射从而描述非线性关系，并在此基础上自适应的实时提取出最有益于实施运行状态监测的特征，从而有效的实施脱碳装置运行状态监测。与传统方法相比，本发明方法采用了一种显式的三阶非线性映射来描述各个测量变量之间的非线性关系，并按照不同的阶次对其进行分块处理。其次，本发明方法涉及使用一种全新的在线多块异常特征分析技术，针对不同的在线采样数据自适应的获取相应的载荷向量，从而分析提取得到不同子块的异常特征，并总能保证提取的子块特征都是最能表现异常变化的。

本发明授权一种使用多块非线性映射策略的脱碳装置运行状态监测方法在权利要求书中公布了：1.一种使用多块非线性映射策略的脱碳装置运行状态监测方法，其特征在于，具体包括以下所示步骤： 步骤1：从合成氨工艺DCS数据库中，获取脱碳装置运行在正常状态下的N组采样数据x1,x2,…,xN；其中，xi∈R10×1表示第i组采样数据，下标号i∈{1,2,…,N}，R10×1表示10×1维的实数向量，每组采样数据具体是由10个样本数据组成的一个10×1维的实数向量，这10个样本数据的排列顺序依次分别是：进气流量，进气温度，分离器温度，分离器压强，吸收塔液位，吸收塔温度，吸收塔压强，吸收塔顶部出口流量，出气温度，出气流量； 步骤2：对N组采样数据x1,x2,…,xN分别实施三阶非线性多项式映射，从而得到一阶映射矩阵X1，二阶映射矩阵X2，二阶交叉矩阵X3，三阶映射矩阵X4，和三阶交叉矩阵X5，具体的实施过程如步骤2.1至步骤2.9所示； 步骤2.1：设置一阶映射矩阵X1＝[x1,x2,…,xN]T后，再设m1,m2,…,m10依次表示第i组采样数据xi中的10个样本数据；其中，上标号T表示矩阵或向量的转置； 步骤2.2：根据公式组建二阶映射向量后，再设置二阶映射矩阵X2中的第i行向量等于步骤2.3：根据公式组建三阶映射向量后，再设置三阶映射矩阵X4中的第i行向量等于步骤2.4：初始化j＝1后，再初始化二阶交叉向量和三阶交叉向量步骤2.5：判断j是否小于9；若是，则设置j＝j+1后，通过公式更新再执行步骤2.6；若否，则直接执行步骤2.6；步骤2.6：判断j+1是否等于10；若是，则根据公式更新后，执行步骤2.7；若否，则根据公式更新后，再执行步骤2.7； 步骤2.7：判断j+1是否等于10；若否，则返回步骤2.5；若是，则执行步骤2.8；步骤2.8：设置二阶交叉矩阵X3中的第i行向量等于设置三阶交叉矩阵X5中第i行向量等于步骤2.9：当i分别等于1,2,…,N时，重复执行步骤2.2至步骤2.8，从而得到二阶映射矩阵X2，二阶交叉矩阵X3，三阶映射矩阵X4，和三阶交叉矩阵X5； 步骤3：根据公式对X1,X2，…,X5中各列的列向量分别实施标准化处理，从而对应得到5个参考子块矩阵其中，表示Xb中第k列的列向量，表示中第k列的列向量，和分别表示列向量中所有元素的平均值和标准差，b∈{1,2,3,4,5}； 步骤4：根据公式和计算出矩阵L1，L2，L3，L4和L5后，再分别对L1，L2，L3，L4和L5实施奇异值分解，从而得到相应的酉矩阵U1,U2,…,U5和奇异值对角矩阵V1,V2,…,V5，并根据公式分别计算得到矩阵 步骤5：对参考子块矩阵中的各行向量实施在线多块异常特征分析，从而计算得到相应的N个监测指标Q1,Q2,…,QN后，再确定监测指标的控制上限Qlim，具体的实施过程如步骤5.1至步骤5.6所示； 步骤5.1：初始化i＝1后，再设置在线子块向量y1,y2,…,y5分别等于中的第i行向量； 步骤5.2：当b分别等于1,2,3,4,5时，求解特征值问题Gbgb＝λbgb中最大特征值λb对应的特征向量gb后，再根据计算子块载荷向量wb；其中，矩阵 步骤5.3：根据公式对子块载荷向量w1,w2,…,w5分别实施归一化处理后，再将w1,w2,…,w5合并成载荷向量p＝[w1 T,w2 T,…,w5 T]T； 步骤5.4：将在线子块向量y1,y2,…,y5合并成非线性扩展向量y＝[y1,y2,…,y5]T后，再通过公式Qi＝yTppTy计算得到相应的监测指标Qi； 步骤5.5：判断i是否小于N；若是，则设置i＝i+1后，设置y1,y2,…,y5分别等于中的第i行向量，并返回步骤5.2；若否，则得到N个监测指标Q1,Q2,…,QN； 步骤5.6：对Q1,Q2,…,QN实施核密度估计，从而得到在置信度α＝99.5％时的置信限QKDE，并将Q1,Q2,…,QN中最大的ξ个数值的平均值记录为QAVG后，再确定监测指标的控制上限Qlim＝max{QKDE,QAVG}；其中，ξ表示不大于N×99％的最大整数，max{QKDE,QAVG}表示取QKDE和QAVG中的最大值； 步骤6：在最新采样时刻t，利用合成氨工艺DCS获取合成氨脱碳装置的10个样本数据m1,m2,…,m10后，对其实施三阶非线性多项式映射，从而得到一阶映射向量二阶映射向量二阶交叉向量三阶映射向量和三阶交叉向量 步骤7：利用平均值和标准差通过公式对中的各行元素实施标准化处理，更新得到在线子块向量y1,y2,…,y5；其中，和ybk分别表示和yb中的第k个元素； 步骤8：通过步骤5.2至步骤5.3对y1,y2,…,y5实施在线多块异常特征分析，从而得到载荷向量p； 步骤9：将在线子块向量y1,y2,…,y5合并成非线性扩展向量y＝[y1,y2,…,y5]T后，根据公式Qt＝yTppTy计算出最新采样时刻的监测指标Qt，并判断Qt是否大于Qlim；若否，则脱碳装置正常运行，返回步骤6继续利用最新采样时刻的10个样本数据实施运行状态监测；若是，则执行步骤10从而决策是否触发异常警报； 步骤10：返回步骤6继续利用最新采样时刻的样本数据实施运行状态监测，若连续A个采样时刻的监测指标都大于Qlim，则触发异常警报；反之，则合成氨脱碳装置正常运行；其中，A等于触发异常警报要求的最短时间除以采样间隔时间的商。

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