基于热力学预测与机器学习的自适应工艺控制方法及系统

本发明公开一种基于热力学预测与机器学习的自适应工艺控制方法及系统，本方法将多组分混合物热力学数据输入热力学预测模型，计算反应理论最优状态；结合历史生产及在线传感器数据，通过机器学习预测模型获得系统未来行为趋势；APC控制模块融合两者结果，自动优化控制变量，使系统运行接近热力学最优点。本发明兼顾物理极限与实际动态，提升复杂工况控制精度，适用于化工、炼油等连续生产过程，助力优化运行与节能减排。