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渣油裂解装置的软测量建模

本文ID:LW16005 字数:11557,页数:27 ¥158
范文编号:HG072 范文字数:11557,页数:27 摘 要:软测量技术也称为软仪表技术。就是利用易测量过程变量(常称为辅助变量或二次变量),依据这些易测过程变量与难以直接测量的待测过程变量(常称为主导变量)之间的数学关系(软测量模型),通过各种数学计算和估计方法,从而实现对待测量过程的测量或估计。目前,软测量技..

范文编号:HG072  范文字数:11557,页数:27

摘 要:软测量技术也称为软仪表技术。就是利用易测量过程变量(常称为辅助变量或二次变量),依据这些易测过程变量与难以直接测量的待测过程变量(常称为主导变量)之间的数学关系(软测量模型),通过各种数学计算和估计方法,从而实现对待测量过程的测量或估计。目前,软测量技术已成为过程控制领域的研究热点之一。
 本文选用化工生产渣油裂解装置为研究对象,采集其工艺条件与产品品质指标运行数据,实施基于数据驱动的回归建模方法,解析它们间的影响关系,并实现影响因素对品质指标的定量预测,方法上选用现代智能技术的人工神经网络非线性方法,并将其与传统的多元线性回归方法进行对比试验。
 

关键词:渣油裂解;软测量;数据建模;人工神经网络

The Soft Sensor Modeling of Diesel cracking unit

 
Abstract: Soft measurement technology is also named soft instrument technology. It uses easy-to-measure process variable (It is also named assistant variable or secondary variable.), and bases on the relation (soft measurement model) between the easy-to-measure process variable and the need measuring process variable (It is also named main variable) which is difficult to measure directly to measure or estimate the need measuring process by all kinds of mathematic calculation and estimation methods. At present, the soft measurement technology has become one hotspot in the
field of process control.
  This article chooses the Diesel cracking unit as the research object, collecting the process conditions and product quality indicator to perfor data, the implementation of regression based on data-driven modeling, analysising the relationships between them, and influencing factors to achieve a quantitative prediction of the quality indicators ,  using modern intelligence technology of artificial neural network nonlinear method, and comparing with the traditional multiple linear regression method  to explain the advantage and parameters optimization option.

Keywords:Residual decomposition; Soft Sensor; Data modeling; The artificial neural network

目  录


中文摘要 I
英文摘要 II
目录 III
1. 绪论 1
 1.1 引言 1
 1.2 渣油裂解炉建模技术研究现状  1 
 1.2.1 裂解过程反应动力学模型 1
 1.2.2 裂解炉膛辐射室传热模型 3
 1.3 软测量技术概况 4
 1.3.1 软测量技术 4
 1.3.2 智能软测量技术 7
 1.4 裂解炉生产工艺流程与机理 8
 1.5 BP神经网络的基本原理    10
2. 实验数据处理及分析 15
     2.1 实验方法 15
     2.2 实验数据处理 15
3.总结与展望 19
     3.1 工作总结 19
     3.2 展望 19
致谢 21
参考文献 22
附录 24


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