一种裂解炉智能优化系统控制方法及系统架构

本发明公开了一种裂解炉智能优化系统控制方法及系统架构，它属于裂解炉应用领域，包括以下步骤：S1.通过传感器和高温摄像机，实时采集裂解炉运行的时序特征数据和火焰燃烧视频数据；S2.对采集的多模态数据进行预处理，S3.用联邦学习整合预处理后的多模态数据，构建跨模态因果逻辑模型；S4.设计深度强化学习框架，引入裂解炉动态预测模型，推理出裂解炉优化运行的各参数推荐范围；S5.结合动态过程数据和环保排放预测模型，采用数据驱动的MPC算法框架，实现对裂解炉的动态优化控制；S6.操作人员根据推荐的参数和策略进行调整或选择应急操作，实现人机协同控制。最终能够实现裂解炉的动态优化控制，有效降低能源消耗。