期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
柴油分子重构模型及分子水平柴油加氢精制反应动力学模型构建
1
作者
冯思瑶
潘艳秋
+1 位作者
马佳宁
孙延吉
《化工进展》
北大核心
2025年第8期4852-4861,共10页
“分子炼油”是从分子层面描述反应过程、实现对油品特定组成与质量精确描述的一种技术,是石化生产过程数字化建模方法之一。本文以国内某石化企业柴油加氢精制装置为背景,通过构建柴油分子重构模型和柴油加氢精制反应动力学模型,满足...
“分子炼油”是从分子层面描述反应过程、实现对油品特定组成与质量精确描述的一种技术,是石化生产过程数字化建模方法之一。本文以国内某石化企业柴油加氢精制装置为背景,通过构建柴油分子重构模型和柴油加氢精制反应动力学模型,满足智能工厂建设的需要。首先,建立了包括1352个分子的柴油分子物性库,并采用分子类型-同系物(MTHS)矩阵构建柴油分子重构模型,模拟值与真实值最大相对误差为4.83%,证明模型可靠。其次,结合装置特点,通过筛选确定反应分子、建立柴油加氢精制反应规则,构建了包含246个反应、涉及282个分子的反应网络,并基于烷基侧链对化学反应速率常数的影响程度设置反应速度常数影响因子,建立反应速率常数关联模型,将492个反应参数减少至116个,大大减少了变量个数,由此构建分子水平柴油加氢精制反应动力学关联模型。结果表明,在温度398℃、压力9MPa、空速为1h-1条件下,加氢脱硫后产品含硫量的计算值与真实值相对误差均小于10%,且模型稳定性好,证明模型可靠。基于所建立的模型,可实现不同操作工况下产品组成的预测。本文可为石化企业智能工厂模型建设提供研究思路。
展开更多
关键词
分子炼油
柴油加氢精制
分子重构模型
反应网络
遗传算法
动力学模型
计算机模拟
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于DMOA-BP神经网络的催化裂化装置汽油产率预测研究
2
作者
王学深
潘艳秋
+1 位作者
王成宇
孙延吉
《石油炼制与化工》
北大核心
2025年第9期82-88,共7页
催化裂化是石油炼制过程中重油轻质化的重要工艺,建立催化裂化装置产品预测模型有利于优化工艺过程和建立智能化炼油厂。针对国内某炼油厂智能化建设的需求,构建了一种基于优化的BP神经网络的催化裂化装置汽油产率预测模型。通过数据清...
催化裂化是石油炼制过程中重油轻质化的重要工艺,建立催化裂化装置产品预测模型有利于优化工艺过程和建立智能化炼油厂。针对国内某炼油厂智能化建设的需求,构建了一种基于优化的BP神经网络的催化裂化装置汽油产率预测模型。通过数据清洗和最大信息系数相关性分析,从30个初始输入变量中筛选出与汽油产率关联性较强的12个输入变量,降维率达到60%。在此基础上,采用6种智能优化算法对12-8-1结构的BP神经网络的初始权重与阈值进行优化,并比较不同优化算法下的模型预测性能。结果表明,矮猫鼬算法优化的BP神经网络(DMOA-BP)预测效果最佳,其平均绝对误差、均方误差、平均绝对百分比误差均显著低于其他算法,且4次交叉验证的平均决定系数R^(2)为0.9889,因此选择DMOA-BP作为催化裂化装置汽油产率预测模型。该模型为炼油厂智能化生产提供了高精度、低复杂度的预测工具,对催化裂化装置优化运行具有指导意义。
展开更多
关键词
催化裂化
相关性分析
BP神经网络
矮猫鼬算法
非线性
数据预处理
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
柴油分子重构模型及分子水平柴油加氢精制反应动力学模型构建
1
作者
冯思瑶
潘艳秋
马佳宁
孙延吉
机构
大连理工大学化工学院
北京诚润数智科技有限责任公司
出处
《化工进展》
北大核心
2025年第8期4852-4861,共10页
基金
国家自然科学基金(22278050)。
文摘
“分子炼油”是从分子层面描述反应过程、实现对油品特定组成与质量精确描述的一种技术,是石化生产过程数字化建模方法之一。本文以国内某石化企业柴油加氢精制装置为背景,通过构建柴油分子重构模型和柴油加氢精制反应动力学模型,满足智能工厂建设的需要。首先,建立了包括1352个分子的柴油分子物性库,并采用分子类型-同系物(MTHS)矩阵构建柴油分子重构模型,模拟值与真实值最大相对误差为4.83%,证明模型可靠。其次,结合装置特点,通过筛选确定反应分子、建立柴油加氢精制反应规则,构建了包含246个反应、涉及282个分子的反应网络,并基于烷基侧链对化学反应速率常数的影响程度设置反应速度常数影响因子,建立反应速率常数关联模型,将492个反应参数减少至116个,大大减少了变量个数,由此构建分子水平柴油加氢精制反应动力学关联模型。结果表明,在温度398℃、压力9MPa、空速为1h-1条件下,加氢脱硫后产品含硫量的计算值与真实值相对误差均小于10%,且模型稳定性好,证明模型可靠。基于所建立的模型,可实现不同操作工况下产品组成的预测。本文可为石化企业智能工厂模型建设提供研究思路。
关键词
分子炼油
柴油加氢精制
分子重构模型
反应网络
遗传算法
动力学模型
计算机模拟
Keywords
molecular refining
diesel hydrofining
molecular reconstruction model
reaction network
genetic algorithm
kinetic model
computer simulation
分类号
TQ015 [化学工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于DMOA-BP神经网络的催化裂化装置汽油产率预测研究
2
作者
王学深
潘艳秋
王成宇
孙延吉
机构
大连理工大学化工学院
北京诚润数智科技有限责任公司
出处
《石油炼制与化工》
北大核心
2025年第9期82-88,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(22278050)。
文摘
催化裂化是石油炼制过程中重油轻质化的重要工艺,建立催化裂化装置产品预测模型有利于优化工艺过程和建立智能化炼油厂。针对国内某炼油厂智能化建设的需求,构建了一种基于优化的BP神经网络的催化裂化装置汽油产率预测模型。通过数据清洗和最大信息系数相关性分析,从30个初始输入变量中筛选出与汽油产率关联性较强的12个输入变量,降维率达到60%。在此基础上,采用6种智能优化算法对12-8-1结构的BP神经网络的初始权重与阈值进行优化,并比较不同优化算法下的模型预测性能。结果表明,矮猫鼬算法优化的BP神经网络(DMOA-BP)预测效果最佳,其平均绝对误差、均方误差、平均绝对百分比误差均显著低于其他算法,且4次交叉验证的平均决定系数R^(2)为0.9889,因此选择DMOA-BP作为催化裂化装置汽油产率预测模型。该模型为炼油厂智能化生产提供了高精度、低复杂度的预测工具,对催化裂化装置优化运行具有指导意义。
关键词
催化裂化
相关性分析
BP神经网络
矮猫鼬算法
非线性
数据预处理
Keywords
catalytic cracking
correlation analysis
BP neural network
dwarf mongoose optimization algorithm
nonlinearity
data preparation
分类号
TE624 [石油与天然气工程—油气加工工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
柴油分子重构模型及分子水平柴油加氢精制反应动力学模型构建
冯思瑶
潘艳秋
马佳宁
孙延吉
《化工进展》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于DMOA-BP神经网络的催化裂化装置汽油产率预测研究
王学深
潘艳秋
王成宇
孙延吉
《石油炼制与化工》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
