研究目的
通过引入深度学习方法从红外图像中自动识别管状区域，以提高热解反应器的监测能力，从而实现精确的温度和形状监测。
研究成果
所提出的监测框架利用深度学习进行管道分割，并采用AkNN算法进行故障检测，能有效监测热解反应器的温度和形状变化。该方案为恶劣工况下的工业过程监测提供了实用解决方案，在工业制造领域具有更广泛的应用潜力。
研究不足
该研究的局限性在于固定摄像头位置拍摄的照片多样性可能影响训练集的变异性。此外，尽管图像处理所需的计算时间在合理范围内，但可能并不适用于所有实时应用场景。
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基于深度学习的裂解反应器监测：从热成像到智能监测系统
DOI：10.1002/aic.16452
期刊：AIChE Journal
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
由于焚烧炉内极高的操作温度（超过800摄氏度），监测热解反应器的运行始终具有挑战性。为提升现有监测能力，本研究提出基于热成像技术的监测框架，以提供焚烧炉内部的详细视图。根据相机提供的温度数据生成的红外图像，引入深度学习方法从原始图像中自动识别管状区域。该像素级管状分割网络命名为Res50-UNet，结合了流行的ResNet-50和U-Net架构。通过这种方法，可以精确监测热解管的温度和形状。最终采用自适应k近邻（AkNN）方法绘制控制限值，以便对故障发出警报。通过在真实工厂数据上的测试，该框架通过提供反应器的深入运行信息和故障诊断，协助工艺操作员工作。
作者：
W.Zhu，Y.Ma，Y.Zhan，M.G.Benton，J.A.Romagnoli
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