一种基于机器学习的床层高度检测方法

本发明提供一种基于机器学习的床层高度检测方法，包括步骤S1：利用DCS系统收集氯化炉的历史数据，形成相应的样本集；步骤S2：采用多种算法分别进行回归模拟，建立模型；步骤S3：对模型进行评估，获得最优模型作为输出模型；步骤S4：将最优模型部署为应用模板；步骤S5：对应用模板进行封装，通过API接口开放，供外部调用；步骤S6：将API接口与氯化炉数据监测系统连接，使应用模板能够调用氯化炉的监测数据，并在交互界面上显示执行结果。本发明通过融合多源传感器数据和建立智能计算模型，结合机理模型与机器学习算法，使计算结果始终贴合实际生产状态最终通过高精度床层高度数据，为氯化反应过程提供精准的工艺参数指导，提高产品质量稳定性。