不久前，欧洲EUNITE的一个特别工作组在其最新出版的报告中强调指出，在生产制造过程控制系统中应用神经网络技术存在安全隐患，建议企业采用其它更加合适的技术。EUNITE是欧盟为共享知识和推动“智能”软件技术应用而创建的一个团体。该特别工作组成员由欧洲该领域得到公认的专家组成，其目标是为安全性要求高的应用推荐“智能”系统。该报告的结论与作为全球非线性控制器主导厂商的AspenTech的策略不谋而合。
早在4年前，AspenTech就决定不采用基于神经网络技术的非线性先进控制策略。在2002年的AspenWorld大会上，一篇名为“神经网络：一项不适合于控制领域的技术”的报告也指出，把神经网络应用到自动控制领域是不安全的，并详细列举了为什么神经网络技术不应被应用于石油与化工工业先进控制领域的十大理由。
由于传统的先进过程控制解决方案难以管理聚合物生产，尤其是聚合物牌号切换时的复杂工艺行为。AspenTech在4年前就着手开发一套基于非神经网络的非线性过程控制技术，它就是已获专利的有界微分网络（TheBoundedDerivativeNetwork）技术。它具有普遍适用的架构，并在拥有神经网络所有功能的同时，确保网络微分（一阶导数）的有界性，本质上保持了内在的安全性以及其它对控制模型至关重要的特性，从而避免了神经网络在控制领域的缺点以及有关的安全隐患。
该创新技术已被成功地应用于AspenApollo和AspenIQPowertools等解决方案。与传统的基于简单线性模型的先进控制解决方案不同，该非线性控制器有着随着工艺操作点而变化的模型特征，从而使得这些非线性控制器可满足聚合物生产工艺的特定要求。
AspenTech所独有的非线性建模技术，通过把经验模型的快速性和高效性同一般只有基于严格机理的模型才具有的约束和“真实”结合在一起，提供了广泛的非线性建模能力，从而可提供成功优化和控制即使是最为复杂的牌号切换策略所需的高标准的准确度和可靠性。
AspenTech的创新性非线性先进控制技术与其聚合物专家的行业专长相结合，可以推动改进经济实效和提高客户满意度，确保为聚合物生产商创造最大的价值，以获得显著的竞争地位优势。该解决方案已被广泛地应用于主要的聚乙烯、聚丙烯和聚苯乙烯工艺，并创造了准确而实时的物性预测，更快的产品牌号切换，降低牌号切换和稳态生产过程中的不合格品的产量以及在不投资进行脱瓶颈改造的情况下显著地提高生产能力。
如今，全球已有超过25家的聚合物生产企业采用AspenTech的非线性先进控制解决方案。国内的齐鲁石化聚乙烯、燕山石化聚丙烯以及上海石化聚丙烯等已采用该解决方案。
中国石油网