【摘 要】
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基于某石化企业的LIMS(Laboratory information management system)及DCS(Distributed control system)系统中的工业生产数据,结合工业经验中已知的影响催化裂化产品收率的重
【机 构】
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联想数据智能应用实验室,四川理工学院过程装备与控制工程四川省高校重点实验室,华东理工大学机械与动力工程学院
【基金项目】
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上海市自然科学基金项目(18ZR1409000);过程装备与控制工程四川省高校重点实验室开放基金项目(GK201818)资助
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基于某石化企业的LIMS(Laboratory information management system)及DCS(Distributed control system)系统中的工业生产数据,结合工业经验中已知的影响催化裂化产品收率的重要因素,通过分析监控指标与实际汽油收率的相关性,筛选出与汽油收率的正负相关性较高的分析指标。在此基础上,基于梯度提升决策树GBDT算法构建了催化裂化汽油收率的预测模型,并预测了相应的汽油产率。结果表明:由GBDT算法构建的汽油收率预测模型预测结果的准确率为98.9%,R
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