1
TÓM TẮT CHUYÊN ĐỀ
CƠ SỞ DỮ LIỆU

TÊN CHUYÊN ĐỀ
ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU TỐI ƯU HIỆU SUẤT LÒ HƠI CÔNG
NGHIỆP
I. Thông tin chung
1. Họ và tên: Nguyễn Minh Tâm.
2. Mã số sinh viên: CH0601062
3. Chuyên đề: Cơ sở dữ liệu
4. Tên đề tài luận văn:
“Ứng dụng kỹ thuật mạng Noron trong khai phá dữ liệu tối ưu hiệu suất lò
hơi ở nhà máy Đạm Phú Mỹ”
5. Giảng viên hướng dẫn: TS Quản Thành Thơ, Khoa
KH&KT Máy Tính, trường ĐH Bách
Khoa thành phố HCM.

II. Nội dung thực hiện
1. Tình hình nghiên cứu chuyên đề trong nước và ngoài nước
Tình hình nghiên cứu trong nước: mạng noron và khai phá dữ liệu là hai lĩnh vực đã
được nghiên cứu nhiều ở nước ta, tuy nhiên, việc ứng dụng cả hai kỹ thuật này vào thực
tế, nhất là trong lĩnh vực công nghiệp nặng, thì theo khảo sát hiện nay, chưa có một công
trình nghiên cứu nào được công bố rộng rãi.
Tình hình nghiên cứu nước ngoài: hiện tại, chuyên đề này rất
được quan tâm, mới
đây, trong hội thảo khách hàng của hãng General Electric vào tháng 08 năm 2008,
Stephen Kwan đã giới thiệu phần mềm Kn3, phần mềm chuyên dụng trong tối ưu nhà
máy năng lượng và các ứng dụng khác nhằm làm tăng hiệu suất, giảm khí thải ô nhiễm
môi trường. Phần mềm này có mô hình nghiên cứu
2


ạ
n
g
trước đó.
KIỂM TRA KẾT QUẢ
Y
HOÀN THÀNH
N
4
- Dấu hiệu điều khiển được xây dựng từ các trọng tâm và dùng cho tối ưu thời gian
thực của quá trình cháy. Một dấu hiệu điều khiển bao gồm một tập giá trị của các
thông số điều khiển được và không điều khiển được, hiệu suất cháy tương ứng, và
các liệt kê liên quan như độ hỗ trợ ( số lượng các điểm trong cụ
m…) và độ tin cậy
(sự thay đổi của các điểm dữ liệu trong cụm).
- Phương pháp tối ưu hiệu suất sẽ điều chỉnh các thông số điều khiển được dựa trên
các dấu hiệu điều khiển được lưu trong cơ sở tri thức.
2.2.2 Rời rạc dữ liệu:
- Trong khi thực hiện quá trình tối ưu, để đạ
t được kết quả tốt nhất, cần phải rời rạc
hóa giá trị của hiệu suất thành các giá trị thuộc các mức. Ví dụ hiệu suất hiện tại của
lò hơi luôn dao động trong khoảng từ 86% đến 88%, thì ta sẽ chia các giá trị này
thành mười mức.
- Khi đó, một điểm vận hành trong thời gian thực P1 nào đó với hiệu suất e1 sẽ được
hệ thống xem xét có trọ
ng số khoảng cách Euclidean gần nhất với dấu hiệu điều
khiển CS(i) nào đó theo công thức mà hiệu suất ei>e1 thì sẽ hiệu chỉnh bộ thông số điều khiển của P1 thành Pi.

hành run time được hệ thống xem xét tìm một dấu hiệu điều khiển trong cơ sở tri
5
thức CS
i
có thông số “gần giống” p(i) nhất mà hiệu suất cao hơn, sẽ tác động thay
đổi thông số của p(i) bằng bộ thông số của chính nó. Và ngược lại, nếu p(i) có hiệu
suất cao hơn thì tập dữ liệu p(i) sẽ được cập nhật vào cơ sở tri thức CS(i) thay cho
p(i), đây chính là tính năng tự học của hệ thống, luôn cập nhật tri thức để đáp ứng
với thay đổi công nghệ
-
Có ba chiến lược điều khiển để chọn lựa dấu hiệu điều khiển như mong muốn được
xác định: bảo thủ, trung hòa và cầu tiến.
2.2.5 Mô hình hóa lò hơi:
Mặc dù mạng nơron thì không thích hợp lắm cho điều khiển quá trình cháy thời gian
thực, nhưng rất hữu ích cho quá trình xấp xỉ các hàm phi tuyến có thứ nguyên cao.
Ta xem lò hơi với các phương trình phản ứng bên trong như một h
ộp đen, với các thông
số công nghệ đầu vào và đầu ra Lò hơi này được mô hình thành một phương trình đa biến
Y=f(x1, x2,…xj,….xn)
với xi, i=(1 n) là các thông số công nghệ đầu vào.


xn
:
Mô hình hóa
6
• Zhe Song and Andrew Kusiak,Constraint-Based Control of Boiler Efficiency: A
Data-Mining Approach, IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL
INFORMATICS, VOL. 3, NO. 1, FEBRUARY 2007
• * Andrew Kusiak, Zhe Song, Combustion Efficiency Optimization and Virtual
Testing: A Data-Mining Approach, IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL
INFORMATICS, VOL. 2, NO. 3, AUGUST 2006.
• TS Đỗ Phúc, Chuyên đề khai phá dữ liệu và nhà kho dữ liệu, Trường đại học
CNTT, 2004.
• Định nghĩa lò hơi />.
• Tài liệu hướng dẫn của phần mềm Matlab.
III. Kết quả và kiến nghị
3.1. Kết quả đạt được (tham khảo bài báo)
• Dự báo chính xác hiệu suất từ mạng Noron

• Kết quả tối ưu nâng được hiệu suất từ 1 đến 1.5 % trong điều kiện test

3.2. Kiến nghị
- Đề tài đang được xin làm đề tài nghiên cứu khoa học tại Nhà máy Đạm Phú Mỹ,
KCN Phú Mỹ 1, Tân Thành, Bà Rịa Vũng Tàu với ứng dụng thực tiễn tối ưu hiệu suất lò
hơi Marchi công suất 140 tấn/giờ, được điều khiển hoàn toàn tự động bằng bộ điều khiển
logic khả trình PLC và hệ điều khiển phân tán DCS
- Hoàn thành luận văn tốt nghiệp “
Ứng dụng kỹ thuật mạng Noron trong khai phá
dữ liệu tối ưu hiệu suất lò hơi ở nhà máy Đạm Phú Mỹ”