【技術實現步驟摘要】
本申請實施例涉及工業大數據領域，特別涉及一種化工產品的質量預測方法、裝置、設備及存儲介質。
技術介紹
1、隨著數字時代的發展，石化行業數字化和智能化正開啟一次重大的時代轉型，行業中不斷涌現出工業技術與信息技術深度融合的創新組織方式和運行方式。
2、傳統產品質量控制方法，需要人工抽檢、化驗，存在檢測速度慢、延遲高的問題。目前，相關技術通過對當前樣本和數據庫中的歷史數據進行相似度匹配，獲取建模所需數據，基于偏最小二乘法進行建模，得到產品質量預測模型，能夠實現通過模型預測產品質量參數。
3、然而，相關技術中的模型建模過程需要對大量數據進行匹配處理，導致建模過程較為復雜。
技術實現思路
1、本申請實施例提供了一種化工產品的質量預測方法、裝置、設備及存儲介質。所述技術方案如下：
2、根據本申請實施例的一個方面，提供了一種化工產品的質量預測方法，所述方法包括：
3、獲取所述化工產品在生產過程中的工藝運行參數和實測質量參數，所述工藝運行參數是在所述化工產品的生產過程中測得的相關參數，所述實測質量參數是對所述化工產品進行實驗化驗得到的質量評價結果；
4、基于所述工藝運行參數和所述實測質量參數，生成產品質量預測模型的訓練樣本，所述訓練樣本的樣本數據包括所述工藝運行參數，所述訓練樣本的標簽數據包括所述工藝運行參數對應的實測質量參數；其中，所述產品質量預測模型是基于極限梯度提升樹算法構建的人工智能(artificial?intelligence
5、采用所述訓練樣本對所述產品質量預測模型進行訓練，得到訓練后的產品質量預測模型；其中，所述訓練后的產品質量預測模型用于對所述化工產品進行質量預測。
6、根據本申請實施例的一個方面，提供了一種化工產品的質量預測裝置，所述裝置包括：
7、獲取模塊，用于獲取所述化工產品在生產過程中的工藝運行參數和實測質量參數，所述工藝運行參數是在所述化工產品的生產過程中測得的相關參數，所述實測質量參數是對所述化工產品進行實驗化驗得到的質量評價結果；
8、生成模塊，用于基于所述工藝運行參數和所述實測質量參數，生成產品質量預測模型的訓練樣本，所述訓練樣本的樣本數據包括所述工藝運行參數，所述訓練樣本的標簽數據包括所述工藝運行參數對應的實測質量參數；其中，所述產品質量預測模型是基于極限梯度提升樹算法構建的ai模型；
9、訓練模塊，采用所述訓練樣本對所述產品質量預測模型進行訓練，得到訓練后的產品質量預測模型；其中，所述訓練后的產品質量預測模型用于對所述化工產品進行質量預測。
10、根據本申請實施例的一個方面，提供了一種計算機設備，所述計算機設備包括處理器和存儲器，所述存儲器中存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序以實現上述化工產品的質量預測方法。
11、根據本申請實施例的一個方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，所述存儲介質中存儲有計算機程序，所述計算機程序用于被處理器執行，以實現上述化工產品的質量預測方法。
12、根據本申請實施例的一個方面，提供了一種計算機程序產品，所述計算機程序產品包括計算機程序，所述計算機程序存儲在計算機可讀存儲介質中，處理器從所述計算機可讀存儲介質讀取并執行所述計算機程序，以實現上述化工產品的質量預測方法。
13、本申請實施例提供的技術方案至少包括如下有益效果：
14、通過采用化工產品的生產過程中的工藝運行參數和實測質量參數生成大量的高質量的訓練樣本，訓練樣本中的工藝運行參數作為樣本數據，實測質量參數作為標簽數據，采用樣本數據對基于極限提升樹算法的產品質量預測模型進行訓練，不斷擬合標簽數據，最終得到能夠準確預測該化工產品質量參數的產品質量預測模型；本申請通過訓練基于極限提升樹算法的產品質量預測模型，利用該產品質量預測模型可以實現預測化工產品的質量，預測結果準確度高，充分降低了人力成本和藥劑消耗。
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1.一種化工產品的質量預測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用所述訓練樣本對所述產品質量預測模型進行訓練，得到訓練后的產品質量預測模型，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述訓練樣本的樣本數據中包括的所述工藝運行參數，通過構建弱學習器，得到所述產品質量預測模型，包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述殘差構建弱學習器，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述工藝運行參數和所述實測質量參數，生成產品質量預測模型的訓練樣本，包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取所述化工產品在生產過程中的工藝運行參數和實測質量參數，包括：
7.根據權利要求1至6任一項所述的方法，其特征在于，所述化工產品為聚乙烯產品；
8.一種化工產品的質量預測裝置，其特征在于，所述裝置包括：
9.一種計算機設備，其特征在于，所述計算機設備包括處理器和存儲器，所述存儲器中存儲有計算機程序，所
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述存儲介質中存儲有計算機程序，所述計算機程序用于被處理器執行，以實現如權利要求1至7任一項所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.一種化工產品的質量預測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用所述訓練樣本對所述產品質量預測模型進行訓練，得到訓練后的產品質量預測模型，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述訓練樣本的樣本數據中包括的所述工藝運行參數，通過構建弱學習器，得到所述產品質量預測模型，包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述殘差構建弱學習器，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述工藝運行參數和所述實測質量參數，生成產品質量預測模型的訓練樣本，包括：
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【專利技術屬性】
技術研發人員：仇登可，侯士超，林鑫辰，張弢，王登飛，楊德志，崔鵬，楊國興，翟昌休，劉鋒，
申請(專利權)人：昆侖數智科技有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
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