【摘 要】
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采用100mL加氢装置,在温度320～360℃、空速1.2～2.0h-1、氢油体积比350～550、压力6.0～8.5MPa的条件下,应用Ni-Mo-P/Al2O3加氢精制催化剂对5种劣质汽柴油混合加氢脱氮率进行考察。
【机 构】
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中国石油大学（华东）重质油国家重点实验室
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采用100mL加氢装置,在温度320～360℃、空速1.2～2.0h-1、氢油体积比350～550、压力6.0～8.5MPa的条件下,应用Ni-Mo-P/Al2O3加氢精制催化剂对5种劣质汽柴油混合加氢脱氮率进行考察。分别应用BP神经网络和RBF神经网络建立用于预测汽柴油混合加氢脱氮率的模型,并应用RBF神经网络考察原料油性质和工艺条件对加氢脱氮反应的影响大小。结果表明:BP神经网络和RBF神经网络对脱氮率预测的平均相对误差分别为3.42%和2.58%,均能满足工业要求;RBF神经网络的预测性能优于BP神经网络;原料油性质对加氢脱氮反应的影响由强到弱的顺序为:硫含量>密度>氮含量>50%馏出温度>运动黏度>溴价;工艺条件对加氢脱氮反应的影响由强到弱的顺序为:温度>空速>压力>氢油比,为汽柴油混合加氢脱氮工艺条件优化提供了指导。
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