基于深度学习的甲醇合成反应器异常工况监测方法

本发明公开了基于深度学习的甲醇合成装置异常工况监测方法：步骤1、从甲醇合成装置的工控系统网络中采集实时工艺参数；步骤2、对所述实时工艺参数进行预处理，提取多尺度时空特征；步骤3、利用深度学习模型对多尺度时空特征进行分析，预测未来工况参数值，获得预测值；步骤4、计算预测值与实际值的残差，结合动态阈值判定是否触发报警；步骤5、根据异常特征匹配故障模式知识库，输出故障类型及处置建议。本发明提供的基于深度学习的甲醇合成反应器异常工况监测方法，用以实现甲醇合成反应器异常工况早期预警能力，降低因误报导致的非计划停机风险。