一步式炼油装置机理模型构建方法及装置

本发明提供一种一步式炼油装置机理模型构建方法及装置，方法包括：基于炼油过程中的反应网络，构建炼油装置的微分方程组，并确定微分方程组的待求解参数；基于微分方程组，构建炼油装置得到的每个组分对应的初始神经网络模型；将炼油装置的实际运行数据中的特征信息输入至初始神经网络模型，得到组分浓度预测结果；基于组分浓度预测结果以及组分浓度标签之间的差异，确定数据损失，以及基于待求解参数与组分浓度预测结果之间的差异，确定物理损失；基于数据损失和物理损失，对初始神经网络模型进行训练，得到炼油装置的机理模型。本发明实现一步式直接生成机理模型的神经网络代理模型，省略利用大量模拟数据构建神经网络的过程，提升模型准确率。