【技术实现步骤摘要】
本申请属于多晶硅生产，具体涉及一种还原炉雾化状况确定方法、控制方法及装置、系统、模型训练方法及装置。
技术介绍
1、多晶硅生产是光伏产业的重要环节，其中改良西门子法是主流生产方式之一。该方法通过高纯氢在高温下还原高纯三氯氢硅，生成多晶硅并沉积在硅芯上。在还原炉生产过程中，当氢气中的反应剂浓度超过一个与温度相关的临界值时，不仅在硅棒表面发生硅的还原反应，而且会在炉内气相空间产生细硅粉，这种现场称为“雾化”现象。这就会造成多晶硅棒表面出现不规则的颗粒或内部夹层，导致多晶硅产品的品质无法满足要求。
2、由于还原炉中硅棒表面的温度超过1050摄氏度，而气态空间的温度也高达数百摄氏度，这使得在这样的极端环境下布设传感器变得非常困难。目前，雾化检测方法主要有以下两种：一种是通过与还原炉中的尾气排放管线连接，检测尾气中的粉尘含量来间接估计炉内的雾化状况。另一种常用的方法是依赖人工观察。然而，上述两种方式均无法及时确定还原炉雾化状况的问题。一旦雾化发生，通常依赖基于规则的控制逻辑和人工操作来进行处理和消除。多晶硅的还原生长过程是一个多变量、强耦合且具有大滞后特性的复杂化学反应过程。在雾化发生后再进行调整往往需要很长时间才能见效，这使得及时应对变得更加困难。因此，如何及时确定还原炉雾化状况的问题是本领域技术人员的研究热点。
技术实现思路
1、本申请要解决的技术问题是针对现有技术存在的上述不足，提供一种还原炉雾化状况确定方法、控制方法及装置、系统、模型训练方法及装置通过采用上述方法，能够提
2、第一方面，本申请实施例提供一种还原炉雾化状况确定方法，包括：
3、获取目标还原炉的第一特征序列，第一特征序列包括n个第一时刻一一对应的n个第一特征，第一特征包括第一控制参数、第一输出参数和第一状态参数中至少一项，n为正整数；
4、采用第一目标雾化状况预测模型对第一特征序列进行预测，得到目标还原炉的第一目标序列，第一目标序列包括m个第二时刻一一对应的m个第一预测雾化值，第一预测雾化值用于表征目标还原炉在第二时刻的预测雾化状况，第二时刻晚于第一时刻，m小于等于n，且m为正整数。
5、在第一方面一些实施方式中，采用第一目标雾化状况预测模型对第一特征序列进行预测，得到目标还原炉的第一目标序列之前，方法还包括：
6、对第一特征序列进行预处理，得到预处理后的第一特征序列，预处理用于去除第一特征序列中的异常值，和/或，去除第一特征序列中的缺失值，和/或，补充第一特征序列中的缺失值；
7、对预处理后的第一特征序列进行归一化处理，得到归一化处理后的第一特征序列；
8、采用第一目标雾化状况预测模型对第一特征序列进行预测，得到目标还原炉的第一目标序列，包括：
9、采用第一目标雾化状况预测模型对归一化处理后的第一特征序列进行预测，得到目标还原炉的第一目标序列。
10、在第一方面一些实施方式中，第一目标雾化状况预测模型包括依次连接的第一输入层、第一编码器、第一解码器和第一输出层；
11、采用第一目标雾化状况预测模型对第一特征序列进行预测，得到目标还原炉的第一目标序列，包括：
12、采用第一输入层对第一特征序列进行词嵌入和位置编码，得到第一嵌入向量；
13、采用第一编码器对第一嵌入向量进行编码和特征提取，得到第一特征向量；
14、基于第一特征向量，采用第一解码器进行预测，得到第二特征向量；
15、采用第一输出层对第二特征向量进行处理，得到目标还原炉的第一目标序列。
16、在第一方面一些实施方式中，第一输入层包括全连接网络，和/或，第一输出层包括sigmoid函数。
17、在第一方面一些实施方式中，在第一特征包括第一控制参数的情况下，第一控制参数包括第一六相电流、第一氢气流量、第一三氯氢硅流量和第一回水流量中至少一项；
18、在第一特征包括第一输出参数的情况下，第一输出参数包括第一硅棒直径、第一硅棒表面温度和第一雾化检测仪输出值中至少一项；
19、在第一特征包括第一状态参数的情况下，第一状态参数包括第一尾气温度、第一压力和第一水温中至少一项。
20、在第一方面一些实施方式中，采用第一目标雾化状况预测模型对第一特征序列进行预测，得到目标还原炉的第一目标序列之前，方法还包括：
21、构建第一目标雾化状况预测模型。
22、基于相同的专利技术构思，第二方面，本申请实施例还提供一种雾化状况预测模型训练方法，雾化状况预测模型采用如第一方面的第一目标雾化状况预测模型，方法包括：
23、a1、获取训练集，训练集包括多个训练样本，每一训练样本包括第二特征序列和其对应的第二目标序列，第二特征序列包括n个第三时刻一一对应的n个第二特征，第二特征包括第二控制参数、第二输出参数和第二状态参数，第二目标序列包括m个第四时刻一一对应的m个第一实际雾化值，第四时刻晚于第三时刻；
24、a2、采用预设模型对训练样本进行训练，得到第二预测雾化值，并确定第二预测雾化值与其对应的第一实际雾化值的第一损失值，第二预测雾化值用于表征还原炉在第四时刻的预测雾化状况；
25、a3、在不满足第一预设停止条件的情况下，根据第一损失值调整预设模型的模型参数，得到初始雾化状况预测模型，并将预设模型更新为初始雾化状况预测模型，重复执行步骤a2，直至满足第一预设停止条件的情况下，将迭代后的初始雾化状况预测模型确定为第一目标雾化状况预测模型。
26、在第二方面一些实施方式中，确定第二预测雾化值与其对应的第一实际雾化值的第一损失值，包括：
27、基于均方误差损失函数，确定第二预测雾化值与其对应的第一实际雾化值的第一损失值。
28、在第二方面一些实施方式中，根据第一损失值调整预设模型的模型参数，得到初始雾化状况预测模型，包括：
29、基于第一损失值，采用随机梯度下降算法调整预设模型的模型参数，得到初始雾化状况预测模型。
30、在第二方面一些实施方式中，将迭代后的初始雾化状况预测模型确定为第一目标雾化状况预测模型之后，方法还包括：
31、b1、获取测试集，测试集包括多个测试样本，每一测试样本包括第三特征序列和其对应的第三目标序列，第三特征序列包括n个第五时刻一一对应的n个第三特征，第三特征包括第三控制参数、第三输出参数和第三状态参数，第三目标序列包括m个第六时刻一一对应的m个第二实际雾化值，第六时刻晚于第五时刻；
32、b2、采用第一目标雾化状况预测模型对测试样本进行测试，得到第三预测雾化值，并确定第三预测雾化值与其对应的第二实际雾化值的第二损失值，第三预测雾化值用于表征还原炉在第六时刻的预测雾化状况；
33、b3、在不满足第二预设停止条件的情况下，根据第二损失值调整第一目标雾化状况本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种还原炉雾化状况确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用第一目标雾化状况预测模型对所述第一特征序列进行预测，得到目标还原炉的第一目标序列之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一目标雾化状况预测模型包括依次连接的第一输入层、第一编码器、第一解码器和第一输出层；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一输入层包括全连接网络，和/或，所述第一输出层包括Sigmoid函数。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，在所述第一特征包括第一控制参数的情况下，所述第一控制参数包括第一六相电流、第一氢气流量、第一三氯氢硅流量和第一回水流量中至少一项；
6.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，采用第一目标雾化状况预测模型对所述第一特征序列进行预测，得到目标还原炉的第一目标序列之前，所述方法还包括：构建第一目标雾化状况预测模型。
7.一种雾化状况预测模型训练方法，其特征在于，雾化状况预测模型采用如权利要求1至6任一项
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，确定所述第二预测雾化值与其对应的第一实际雾化值的第一损失值，包括：
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，根据所述第一损失值调整预设模型的模型参数，得到初始雾化状况预测模型，包括：
10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，将迭代后的初始雾化状况预测模型确定为第一目标雾化状况预测模型之后，所述方法还包括：
11.一种还原炉雾化状况控制方法，其特征在于，包括：
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述目标控制策略包括提高第一氢气流量、降低第一六相电流和降低第一三氯氢硅流量中至少一项。
13.一种还原炉雾化状况确定装置，其特征在于，包括：
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
15.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第一目标雾化状况预测模型包括依次连接的第一输入层、第一编码器、第一解码器和第一输出层；
16.一种雾化状况预测模型训练装置，其特征在于，雾化状况预测模型采用如权利要求1至6任一项所述的第一目标雾化状况预测模型，所述装置包括：
17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，训练模块，具体用于：
18.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
19.一种还原炉雾化状况控制系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种还原炉雾化状况确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用第一目标雾化状况预测模型对所述第一特征序列进行预测，得到目标还原炉的第一目标序列之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一目标雾化状况预测模型包括依次连接的第一输入层、第一编码器、第一解码器和第一输出层；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一输入层包括全连接网络，和/或，所述第一输出层包括sigmoid函数。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，在所述第一特征包括第一控制参数的情况下，所述第一控制参数包括第一六相电流、第一氢气流量、第一三氯氢硅流量和第一回水流量中至少一项；
6.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，采用第一目标雾化状况预测模型对所述第一特征序列进行预测，得到目标还原炉的第一目标序列之前，所述方法还包括：构建第一目标雾化状况预测模型。
7.一种雾化状况预测模型训练方法，其特征在于，雾化状况预测模型采用如权利要求1至6任一项所述的第一目标雾化状况预测模型，所述方法包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，确定所述第二预测雾化值与其对应的第一实际雾化值的第一损失值，...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈晨，张兆东，王文，金鑫，胡雷，陈娜娜，罗云，
申请(专利权)人：新特能源股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。