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基于LSTM和BP神经网络的间歇蒸馏过程工况预测
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作者 邹志云 于蒙 刘英莉 《化工进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期21-31,共11页
间歇蒸馏过程是一种重要的分离提纯工艺过程,其工况预测对保障间歇蒸馏过程平稳运行、优化间歇蒸馏生产质量和产量具有重要作用。本文对精细化学品D1间歇蒸馏过程的模型建立、工况预测算法以及仿真软件设计进行了深入研究。首先,利用历... 间歇蒸馏过程是一种重要的分离提纯工艺过程,其工况预测对保障间歇蒸馏过程平稳运行、优化间歇蒸馏生产质量和产量具有重要作用。本文对精细化学品D1间歇蒸馏过程的模型建立、工况预测算法以及仿真软件设计进行了深入研究。首先,利用历史生产运行数据,结合长短期记忆神经网络(long short term memory,LSTM)和反向传播(back propagation,BP)神经网络特点建立D1间歇蒸馏过程的数据驱动模型,实现了上升气温度、转馏分温度、蒸馏终点时间以及最终产品纯度的预测;然后,通过Matlab图形用户界面(graphical user interface,GUI)将上述工作结合起来,开发了D1间歇蒸馏过程仿真GUI,实现了从数据处理到最终工况参数预测以及控制仿真。仿真测试结果表明,间歇蒸馏工况预测快速、准确,对指导实际工艺操作具有重要参考价值。 展开更多
关键词 间歇蒸馏过程 模型 预测 神经网络
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