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aspenONE V14—專業化工流程模擬套件
“AspenTech 新發布的 V14 表明了對新軟件創新的承諾，以加速客戶的可持續發展計劃。隨著進一步統一規劃、調度、生產核算和維護功能的進展，用戶可以打破孤島并從軟件中提取更多價值。AspenTech 是通過添加獨特的人工智能功能和應用認知分析來展示行業領導地位，以解決知識轉移和操作員對高級過程控制等系統的接受度方面的老問題?！?/p>
— Peter Reynolds，ARC Advisory Group 首席分析師。
隨著 aspenONE? V14的發布，公司可以繼續加速其數字化進程以提高可持續性，同時通過卓越運營實現盈利最大化。
? 使用 100 多個示例模型推進可持續發展計劃
? 加速氫氣、熱解和生物過程的商業化
? 促進碳排放管理
? 提供增強智能指導用戶實現和保持最佳操作
? 最大限度地減少生產損失并快速解決故障警報
? 提高效率和可用性，以在整個價值鏈中推動更強大的決策支持
使用 Aspen Virtual Advisor for DMC3?，利用增強智能通過價值排名建議實現和維持最佳運營。
使關鍵利益相關者能夠根據經過驗證和協調的生產數據做出更好的決策，并使用 Aspen Unified Reconciliation and Accounting? 自動收集 CO2排放數據。
使用 Aspen Mtell ?中的資產模板，優先處理異常和故障警報以加速警報解決并更快地構建和部署代理。
使用 Aspen Plant Scheduler? 提高產量、最大限度地提高熟練勞動力利用率并優化停機時間安排選項。
統一并動態可視化來自整個組織的數據，以提供快速、自信的決策制定所需的上下文，以提高能源和 CO2績效。
在設計新的生物飼料或混合飼料加工設施時，使用對產品產量、特性和其他操作限制的準確預測來消除風險。
縮短氫氣技術的上市時間和規?；?、包括發酵在內的生物過程的工藝開發以及塑料循環的未來。
通過輕松計算和評估范圍 1 和范圍 2 的排放量來減少碳足跡和相關費用，以幫助做出改進新流程和現有流程的決策。
一套集成的產品，包含以下21款產品。使教授能夠教學生如何優化工程。與僅解決特定流程領域的單點解決方案不同，我們的解決方案解決了整個工廠端到端的低效率問題。
通過確定改進方案并使用經過驗證的高保真模型減少工廠試驗，優化循環分離過程并最大限度地提高產量。
通過簡化基礎工程和使用一個FEED數據中心位置，提高生產率、靈活性和交付時間。
通過一種經過驗證的基于配方的建模技術，從早期路線選擇到大規模生產，篩選新工藝并縮短上市時間。
使用體積模型和一種從概念設計到詳細設計的通用成本計算方法加快產品執行。
通過創建和共享具有可靠準確性和靈活工作流程的定制高保真模型，使用專業設備優化流程。
通過獲得專利的自適應過程控制技術實現快速部署并保持最佳性能，該技術可同時進行過程優化和測試。
利用捏合技術和公用事業規劃解決方案提供的見解和節能建議，最大限度地提高能源效率。
一切都不一樣。你有很多決定要做，你需要快速比較選項。Aspen Fidelis可以模擬一系列場景，并向您展示對工廠整體性能和收入的影響。
通過優化火炬系統網絡和工藝設計，同時采用快速、可靠的集成解決方案，減少過度設計和降低資本支出。
通過使用經過行業驗證的精確模擬和節省時間的工作流，在一個環境中優化整個站點，最大限度地提高安全吞吐量和利潤。
通過使用具有可信精度的動態模擬和內置模板，自信地設計和分析瞬態條件，節省成本并確保平穩運行。
使用內置工具進行油井流體表征、多相管道建模和流量保證分析，最大化上游資產性能。
使用以其準確性和易用性而備受信賴的解決方案，從頭到尾使用動態模擬，更快地部署DCS不可知、可維護的操作員培訓。
使用Aspen PIMS優化原料、產品板巖、資本擴張等，該系統在全球400多家煉油廠和烯烴工廠使用。
使用最可靠的生產計劃軟件提高響應能力和靈活性。
使用工廠范圍的模擬解決方案，將無與倫比的準確性和工程協作與節省時間的工作流程相結合，實現利潤最大化。
通過掌握場景，節省成本并確保平穩運行，并通過直觀、先進的動態模擬，針對瞬態條件進行有效設計。
通過使用成熟的、市場領先的過程模擬技術對聚合過程進行建模，優化生產率、產量和質量。
確定影響可靠性和質量的生產過程變化的真正潛在來源。
通過運行案例研究來支持優化和平滑的工廠操作，以使用Microsoft Excel插件提供過程洞察力，該插件將模擬數據和過程數據鏈接起來。
使用多元統計分析和交互式可視化對流程進行建模、預測和優化。
使用Python的強大的多元方法和機器學習，具有光譜和化學計量學的獨特功能。
輕松導入30多種不同格式的各種類型的數據，如材料，傳感器，過程和光譜數據，并輕松添加新格式。
Python提供了成千上萬的免費腳本供Unscrambler使用，并提供了導入，預處理和機器學習的其他方法。
輕松導入大多數光譜和儀器數據格式，并具有易于繪制，預處理和建模光譜數據的廣泛功能。
基于項目的工作流程和功能可簡化分析過程的所有階段，從而使工作更智能，更高效。
合規模式，電子簽名，用戶身份驗證和審核跟蹤，并符合21 CFR Part 11和EU附件11。
資料匯入
通用導入格式，例如ASCII（文本），MS Excel，Matlab，JCAMP-DX，NetCDF，JEOL，以及通用數據庫導入
供應商特定的格式，包括Thermo Fisher Scientific（GRAMS，OMNIC），Bruker（OPUS），Perten，rap-ID，Brimrose，ASD( Indico)，Varian，Guided Wave（SpectrOn，Class-PA，Nirojson），FOSS（NSAS）,PerkinElmer , DeltaNu , VisioTec和Viavi（MicroNIR Pro）
還可以導入Design-Expert和早期版本的Unscrambler中的數據和模型
上面未列出的某些格式和數據庫連接可以作為插件使用。輕松添加新格式
合并或減少數據
轉置
沿樣本或變量減少（平均）
使用行/列主音，順次或水平進行整形
擴展或追加兩個或更多個尺寸匹配的矩陣
根據列標題名稱追加兩個或多個矩陣
通過輪詢，事件，樣品ID，樣品ID中的事件進行靈活的樣品比對
使用PCA，PCR，PLSR減少單個變量塊的尺寸
散射校正和其他光譜變換
使用移動平均，高斯濾波器，中值濾波器，Savitzky-Golay進行平滑
解析
歸一化為通用均值，大值，范圍，曲線下面積，單位矢量歸一化，峰歸一化
使用偏移或直線進行基線校正
趨勢
使用Gap，Gap-Segment，Savitzky-Golay到4階的導數
標準正態變量（SNV）
乘法散射校正（MSC）
擴展乘法信號校正（EMSC）
正交信號校正（OSC）
相關優化翹曲（COW）
描述性統計
缺失值
級別（平均，中位數，四分位數）
范圍（標準，方差，RMS）
分布（偏度、峰度）
散射效應
統計檢驗
均值均等（配對t檢驗，等方差t檢驗，不等方差t檢驗）
方差相等（F檢驗，Levene檢驗，Bartlett檢驗）
正態性（Kolmogorov-Smirnov檢驗，多變量正態性的Mardia檢驗）
權變分析
聚類分析
K均值，K中位數
層次聚類分析（HCA），包括單鏈接，完全鏈接，平均鏈接，中位鏈接和Ward方法
回歸方法
多元線性回歸（MLR）
主成分回歸（PCR）
偏最小二乘回歸（PLSR）
支持向量機回歸（SVR）
L-PLS回歸，包含三個數據表
分類方法
使用PCA，PCR或PLSR模型進行投影
類比的軟獨立建模（SIMCA）
帶有線性，二次方，Mahalonobis選項的線性判別分析（LDA）
PCA-LDA，用于通過LDA分類關聯數據
支持向量機分類（SVC）
校準轉移
偏差和斜率校正
分段直接標準化（PDS）
光譜轉換
反射率/透射率的吸收率
反射率/吸光率
對Kubelka-Munk的反射
衰減全反射（ATR）校正
一般和方差轉換
各種中心和比例選項
相互作用和平方效應
常規計算，具有log（X），1/x等操作
分位數歸一化
控制圖
具有能力分析的統計過程控制（SPC）
移動塊方法（均值，標準，相對標準，F檢驗）
Python腳本支持
資料匯入
Python資源
批量建模 （插件–單獨出售）
在相對時間內建模批次進度
對數據的仍和處理（例如光譜）都存在模型中并應用于新批次
該方法與采樣時間，采樣周期，批次進度和不相等的批次長度無關
動態限制單個組件和整個模型的分數
到模型的剩余距離的動態（F剩余統計量）
下鉆功能的貢獻圖
預測過程中沒有缺失值問題
Spectroscopy 光譜學
Chemometrics 化學計量學
Sensormetrics 傳感學
Quality Control 質量控制
Process Analytical Technology 過程分析技術
Product Development 產品開發
常規應用：
Exploratory Statistics 檢測數據統計
Regression Analysis 數據回歸分析
Design of Experiments 實驗設計
Data Pretreatments 數據預處理
Classification 數據分類
Windows 8（32/64-bit）、10（32/64-bit）、2008（32/64-bit）、2008 R2、Server 2012、Server 2016
任何1GHZ或更快的Intel或AMD處理器
建議至少有2GB的內存?？捎孟到y內存的數量將限制數據矩陣的大小。
至少有1GB的可用硬盤空間
NET Framework 4.0及更高版本
Internet Explorer 7或更高版本
建議屏幕分辨率至少為1024像素寬
北京友萬信息科技有限公司，英文全稱：Beijing Uone Info&Tech Co.,Ltd ( Uone-Tech )是中國大陸領先的教育和科學軟件分銷商，已在中國300多所高校建立了可靠的分銷渠道。擁有最成功的教學資源和數據管理專家。如需申請軟件采購及老版本更新升級請聯系我們，咨詢熱線：010-56548231 ,咨詢郵箱：info@uone-tech.cn 感謝您的支持與關注。
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