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基于回归算法的渣油加氢装置反应温度预测及系统实现
1
作者
卢文君
张金蓉
+6 位作者
崔瑞利
张弢
宋俊男
姚远
崔鹏
金玮
侯士超
《石油学报（石油加工）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期1345-1352,共8页
目前对渣油加氢催化剂生命周期预测的技术较少,研究可方便探知催化剂活性状态的解决方案,将有效助力渣油加氢装置的催化剂更换管理。根据影响催化剂活性的多种因素,机器学习建模过程中选择了装置运行数据的运行时间、原料及产品性质等...
目前对渣油加氢催化剂生命周期预测的技术较少,研究可方便探知催化剂活性状态的解决方案,将有效助力渣油加氢装置的催化剂更换管理。根据影响催化剂活性的多种因素,机器学习建模过程中选择了装置运行数据的运行时间、原料及产品性质等直接变量,并通过计算添加了金属沉积量、总加工负荷等组合变量作为特征,进行算法筛选调整参数,拟合装置运行周期过程的升温规律。训练后模型对测试周期反应温度预测的平均绝对百分比误差0.51%,进而可以通过反应温度的经验阈值得到催化剂预期寿命。考虑到生产数据与实验数据可能存在的分布差异,根据研究成果设计实现的软件系统操作灵活,为专业工程技术人员提供了便捷有效的辅助研究工具。
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关键词
渣油加氢
催化剂寿命
反应温度预测
机器学习
系统实现
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职称材料
题名
基于回归算法的渣油加氢装置反应温度预测及系统实现
1
作者
卢文君
张金蓉
崔瑞利
张弢
宋俊男
姚远
崔鹏
金玮
侯士超
机构
中国石油天然气集团公司昆仑数智科技有限责任公司
中国石油集团石油化工研究院有限公司
出处
《石油学报（石油加工）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期1345-1352,共8页
基金
中国石油天然气集团有限公司科学研究与技术开发项目(2021DJ7104)基金资助。
文摘
目前对渣油加氢催化剂生命周期预测的技术较少,研究可方便探知催化剂活性状态的解决方案,将有效助力渣油加氢装置的催化剂更换管理。根据影响催化剂活性的多种因素,机器学习建模过程中选择了装置运行数据的运行时间、原料及产品性质等直接变量,并通过计算添加了金属沉积量、总加工负荷等组合变量作为特征,进行算法筛选调整参数,拟合装置运行周期过程的升温规律。训练后模型对测试周期反应温度预测的平均绝对百分比误差0.51%,进而可以通过反应温度的经验阈值得到催化剂预期寿命。考虑到生产数据与实验数据可能存在的分布差异,根据研究成果设计实现的软件系统操作灵活,为专业工程技术人员提供了便捷有效的辅助研究工具。
关键词
渣油加氢
催化剂寿命
反应温度预测
机器学习
系统实现
Keywords
residual oil hydrogenation
catalyst life
reaction temperature prediction
machine learning
system realization
分类号
TE624 [石油与天然气工程—油气加工工程]
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职称材料
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作者
出处
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被引量
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1
基于回归算法的渣油加氢装置反应温度预测及系统实现
卢文君
张金蓉
崔瑞利
张弢
宋俊男
姚远
崔鹏
金玮
侯士超
《石油学报（石油加工）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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