基于机器学习的炼化企业智能程度自动化评价方法.pdf
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1、Microcomputer Applications Vol.39,No.9,2023文章编号:10 0 7-7 5 7 X(2 0 2 3)0 9-0 2 0 4-0 3基于机器学习的炼化企业智能程度自动化评价方法沈勇1,刁俊武1,曹晓红*(1.中海油信息科技有限公司,智能制造(惠州)分公司,广东,惠州5 16 0 8 6;2.中海油惠州石化有限公司,广东,惠州5 16 0 8 6)摘要:为了更准确地评价企业智能化水平,提出基于机器学习的炼化企业智能程度自动化评价方法。建立炼化企业智能评价指标体系,计算指标层次权重和摘权,计算指标综合权重。据此,划分企业智能程度评价等级,判定企业智能化水平。
2、选取某石化公司为实例分析对象,利用所提方法计算公司最终评价值,得到的评价结果与实际情况相符,说明所提方法具有理想的应用性能。关键词:机器学习;炼化企业;智能程度;自动评价;指标体系;权重计算中图分类号:TP39开发应用文献标志码:A微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第9 期Automatic Evaluation Method of Intelligence Degree of Refinery EnterprisesBased on Machine LearningSHEN Yong,DIAO Junwu,CAO Xiaohong?*(1.Intelligent Manufacturin
3、g(Huizhou)Branch,CNOOC Information Technology Co.,Ltd.,Huizhou 516086,China;2.CNOOC Huizhou Petrochemical Co.,Ltd.,Huizhou 516086,China)Abstract:In order to more accurately evaluate the intelligence level of an enterprise,an automatic evaluation method of intelli-gence level of refining and chemical
4、 enterprises based on machine learning is proposed.We establish the intelligent evaluationindex system,calculate the index hierarchy weight and entropy weight,and calculate the comprehensive weight of the index.Accordingly,the enterprise intelligence evaluation level is divided to determine the ente
5、rprise intelligence level.Taking a petro-chemical company as an example,the final evaluation value of the company is calculated by the proposed method,and the evalu-ation results are consistent with the actual situation,which shows that the proposed method has ideal application performance.Key words
6、:machine learning;refining and chemical enterprises;degree of intelligence;automatic evaluation;index system;weighting0引言炼化企业是国家基础行业之一,通过数字化、信息化建设,可实现炼化行业可持续发展1。智能程度成为炼化企业数字化、信息化变革的衡量标准,尽管炼化企业的智能转型已取得一定进展,但仍存在一些问题,包括信息资源利用落后、管理体制不完善等。因此,研究炼化企业智能程度评价方法,确定炼化企业智能等级,通过评价信息变化情况,找出炼化企业智能化发展的不足,进一步提高炼化企业现代
7、化水平,具有重要意义2-3。现阶段,企业智能程度评价相关研究较为成熟,通过评价指标体系,体现企业智能化水平,表示各个领域的智能方法和智能系统应用效果。从智能功能和智能方法两个方面出发,制定智能化水平评价体系,实现企业智能程度评价4-5 。本文结合现有的研究理论,提出基于机器学习的炼化企业智能程度自动化评价方法。作者简介:沈勇(197 9一),男,硕士,高级工程师,研究方向为智能制造;刁俊武(196 9一),男,本科,高级工程师,研究方向为智能制造。通信作者:曹晓红(196 4一),男,本科,教授级高级工程师,研究方向为工厂信息化。2041基于机器学习的炼化企业智能程度自动化评价方法设计1.1基
8、于机器学习的炼化企业智能程度自动化评价指标体系构建选取炼化企业智能程度自动化评价指标,选择企业智能评价指标,遵循系统性原则、定量定性原则、可比性原则、可行性原则、独立性原则等6 。调查各个领域的智能技术和信息系统使用状况,从价值角度出发,分析生产力水平提升程度、能源效率提升状况、备品备件完整性、人工干预减少程度7-8 。记录10 个业务领域调查数据,获得企业智能评价指标相关数据。至此完成基于机器学习的炼化企业智能程度自动化评价指标体系构建。1.2计算炼化企业智能程度自动化评价指标权重赋予企业智能评价指标权重,评价指标重要程度。设同一等级的企业智能评价指标分别为i、j,构建指标判断矩阵C表达式为
9、Microcomputer Applications Vol.39,No.9,2023其中,n为企业智能评价指标数目,iE1,n、j E 1,n 。c i j表示i比j的重要性等级,同等重要时ci为1,稍重要时ci为3,明显重要时ci为5,强烈重要时c;为7,极端重要时ci为9,稍不重要时ci为1/3,明显不重要时ci为1/5,强烈不重要时c;为1/7,极端不重要时ci为1/9E9。计算矩阵C每行ci的乘积U,公式为(2)U;的方根表达式A,为A,=VU正规化向量A,得到矩阵C的特征向量A,计算式为A,A;=72引人矩阵C的最大特征值B,计算偏离一致参数D的公式为D=n-1引入矩阵C的随机一致
10、参数Q,对于19 阶的判断矩阵分别取参数Q值为0.0 0、0.0 0、0.58、0.9 0、0.12、1.2 4、1.32、1.41、1.45 10。计算矩阵C的一致比率d,公式为(6)Q若d大于0.10,调整判断矩阵,当A1/9A,时,调整ci为1/9;当1/9A,A,A,时,调整c,为内A./A,:当A,A,为今的整数部分;当9A,A,时,调整c9A,时,调整c;为Ai为9,重新计算特征向量;当d小于0.10,将A,作为最高级指标层次权重,再递推计算下一级权重ai。无量纲化处理企业智能评价指标值,其表达式为X=max X,-min X,其中,X,为第j项指标下第i项指标值。计算标准值X,的
11、比重L;公式为(8)2xi=1第i项下一级指标熵值p:计算式为p:=SL;In(L,)Inn引人差异性系数1一pi,系数越大,判定指标重要程度越高-12。下一级的企业智能评价指标权h:计算式为hi=21-p;将最高级指标作为一个类k,求取下一级指标差异性系数1一p:的和g,计算最高级指标熵权H;公式为H;=k=1开发应用(C11C12C21C22C=:(clCn2U:=IIciB-nDd=X;-min XiXLi1-p:gk微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第9 期C1元其中,S为最高级指标数目。取层次权重和熵权的平均值,C2n得到企业智能评价指标的综合权重2;。至此完成炼化企业(1)智能
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