【摘 要】
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采用机理方法、线性拟合方法和一阶TSK模糊神经网络算法分别对催化重整装置的主要产品质量指标——芳烃收率建立软测量模型,并在国内某大型工业级催化重整装置上进行在线应用
【机 构】
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中国石油化工股份有限公司炼油事业部
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采用机理方法、线性拟合方法和一阶TSK模糊神经网络算法分别对催化重整装置的主要产品质量指标——芳烃收率建立软测量模型,并在国内某大型工业级催化重整装置上进行在线应用。研究结果表明:进料负荷变化不大时3,种模型的在线预测趋势均能较好地跟踪芳烃收率的实际变化;当进料负荷变化较大时,3种模型的预测偏差分别为0.24wt%、0.67wt%和0.95wt%,且只有机理模型能如实地反映芳烃收率的变化。这说明机理模型具有预测精度高及外推性能好等优势,而且机理模型对样本数目要求最少,其预测精度基本不受样本数的影响。
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