基于大数据的精馏塔运行优化方法

本发明提供基于大数据的精馏塔运行优化方法，该方法在精馏塔中安装传感器实时获取压力、温度和液位数据；构建三个数据驱动的子模型：温度‑流量子模型、液位‑压力子模型和加热功率‑温度‑液位综合子模型，分别分析温度与流量、液位与压力、加热功率与温度及液位之间的关系，输出敏感度系数和预测值；基于子模型的输出，构建强化学习模型，定义状态空间、奖励函数和动作空间，通过综合性能指标识别关键影响因素，并提出控制方法；实施控制后，实时收集新的运行数据反馈至模型，自动更新参数，实现自我学习和适应，不断优化控制方法，以达到精馏塔的最优运行状态。