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鉴于化工过程往往机理复杂、耦合性强、高度非线性,难于建立其机理模型,这时就需要采用经验建模的方法。支持向量机是一种新的机器学习方法,其基于结构风险最小化原则,用支持向量机建模不需要考虑对象机理,且对非线性问题有很好的效果,是一种良好的经验模型,己被应用于不少化工问题中。在本文中我们把支持向量机这一新颖算法应用于干气制乙苯反应器出口温度预测模型中,简要介绍了支持向量机的一些基本理论,在此基础上详细研究支持向量机在干气制乙苯反应器出口温度预测模型建模中的应用。首先,选择支持向量机的类型为ε-SVR,通过四种核函数在实际预测中误差的比较选择径向基(RBF)核函数作为本文支持向量机模型所用的核函数,之后应用交叉验证的方法选择最佳参数C=4,γ=0.0051543,最后建立预测模型并对训练集和预测集分别预测,预测结果相关系数在90%以上,说明模型精度达到要求。对支持向量机和遗传算法优化的BP神经网络算法的建模效果进行综合比较和讨论,得出支持向量机与传统建模方法相比有更好的预测准确率的结论。 相似文献
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预测了国内外乙苯需求情况,简单介绍了国外乙苯生产技术状况,着重分析了国内利用炼厂催化裂化干气中所含稀乙烯制乙苯技术的经济效益。 相似文献
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利用催化裂化干气所含乙烯生产乙苯是提高其经济价值的有效途径,从我国催化裂化干气资源看,发展前景乐观;与聚合级乙烯生产乙苯的通用工艺相比较,该技术的生产成本和经济效益具有较强的竞争能力。 相似文献
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张曦 《化学反应工程与工艺》2019,35(4)
SEB-08催化剂对催化苯和稀乙烯烷基化制乙苯具有活性和乙基选择性高、产品中二甲苯含量低和再生周期长等优点。为了进一步节能降耗,中石化上海石油化工研究院研发了适合在低苯烯比条件下运行的SEB-12催化剂。本文介绍了SEB-12催化剂的工业应用试验情况,特别是对其经济性进行分析。结果表明,SEB-12催化剂在将苯烯比从6.0~7.0降至5.0~5.2后,仍保持高乙烯转化率、乙基选择性和长再生周期。使用SEB-12催化剂后,生产每吨乙苯所需的燃气使用量平均可降低0.013 t,折合每吨乙苯的成本降低65元,累积年降低成本549.2万元。 相似文献
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为获得高性能的液相烷基转移反应催化剂,采用不同的方法对Y型分子筛进行改性处理。采用N_2吸附-脱附、程序升温脱附(NH_3-TPD)和吡啶吸附红外(Py-IR)等手段对样品进行了表征,并在连续微型固定床反应器中考察了改性Y型分子筛上苯和多乙基苯烷基转移反应的催化性能。结果表明,催化剂的烷基转移反应性能与Y型分子筛的孔道和B酸量有密切的关系。通过铵离子交换和酸处理改性均可以提高催化剂的B酸量、比表面积、孔容和孔径;水蒸汽处理会降低酸量;铵离子交换和酸处理复合改性的Y型分子筛催化性能最好。适宜的反应条件为:反应温度180~240℃,反应压力2.5~4.0 MPa,总物料重量空速3~5 h~(-1),苯与二乙苯的质量比2~4,在该条件下二乙苯转化率大于65%,乙基选择性大于98%。该催化剂性能稳定,1 000h运行后活性仍没有下降。 相似文献