基于BP神经网络的焦炭质量预测

分析了配煤炼焦中影响焦炭质量指标的各种因素及传统焦炭质量的预测方法。以天津天铁焦化厂的配合煤及生产焦炭的各项实际数据为基础,在MATLAB环境下,进行了基于BP神经网络对焦炭质量预测的方法研究。实验结果显示:3种网络的误差基本相同,范围在2%～0.05%,以中间层为15个神经元的略好,满足焦炭质量的预测要求。     

基于遗传算法优化的BP神经网络预测混凝土抗压强度

针对传统BP神经网络预测能力的不足,采用遗传算法优化的BP神经网络预测混凝土28d抗压强度,并建立了GA-ANN预测模型。一方面对模型输入项进行灰色关联分析,找出对强度影响的重点关联因素;另一方面,研究了模型在不同输入项组合、不同训练组和输出组数、不同网络隐含层节点数的操作条件下,其预测精度有何变化,找出了最优的上述操作条件,减少了预测误差。     

用于催化裂化装置产率预测的Filter-Wrapper特征变量选择方法

催化裂化过程是重质油轻质化的重要手段,为了研究操作条件、原料性质等因素对产品分布的影响,通常需要对催化裂化过程建立准确可靠的数学模型。选择合适的输入变量对模型预测效果有着较大的影响,而在现有的催化裂化装置模型中,输入变量的选取主要依赖于对催化裂化机理的理解。本文从数据驱动建模的角度出发,提出一种Filter法与Wrapper法联合使用的特征子集选择方法。该方法在输入变量选取的过程中不依赖于催化裂化的先验知识,是一种数据驱动的自发的特征变量选择过程。以某炼油厂催化裂化装置为研究对象,利用该装置的生产数据分别选择用于干气和焦炭产率预测模型的输入变量,建立了预测精度高、输入变量数目适中的模型。此外,该方法为催化裂化装置建模的变量选取提供了新角度。     

遗传算法优化的BP神经网络预测水厂絮凝剂投加量

文中选取了太湖地区某水厂原水水质及过程工艺水质与絮凝剂聚合氯化铝(PAC)投加量的360条原始数据样本,采用异常值剔除、空缺值的填补及偏态分布纠正,对该样本进行了预处理及数据清洗从而得到原始数据集。建模前使用了相关系数法分析评价了各水质指标对絮凝剂PAC投加量的影响程度,根据分析评价结果以及混凝基础理论,选取了对絮凝剂PAC投加量影响较大的部分水质指标作为建立投加量模型的建模数据集,其中80%作为训练集,20%作为验证集检验模型泛化能力。模型采用BP神经网络,使用遗传算法对网络的结构及关键参数进行了优化,最后使用最优模型对絮凝剂PAC投加量进行预测。模型在验证集72个样本上的平均绝对误差(MAE)为3.78 mg/L;训练集288个样本平均绝对误差为2.75 mg/L,结果表明模型能有效拟合絮凝剂投加量变化趋势,具有一定的参考价值。     

高导热试验炉焦炭的性能和产率

日本的焦炉大部分是在70年代前后建设的,大型焦炉的寿命如果按30～35年计算,到21世纪初,焦炉的更新就成为重大问题。只要高炉法还是基本的炼铁工艺,那么块状焦炭就是必不可少的。但新建室式焦炉存在以下问题:(1)设备投资大;(2)CO_2对地球环境的影响;(3)治理炼焦污染的投资庞大。上述问题已成为经营过程中最大的难题。     

应用优化的BP神经网络模型预测储层伤害程度

为了快速、准确的预测柴西北区N21～N22储层伤害程度,在收集岩心分析资料的基础上,建立了预测储层敏感性伤害的神经网络模型。该神经网络模型运用遗传算法和Levenberg-Marquardt算法对BP神经网络的权阈值进行搜索,改进了以往神经网络模型容易陷入局部最优以及收敛速度慢的缺点,有效提高了网络的收敛性和预测的准确率。仿真结果表明：优化后的BP神经网络模型的敏感性伤害程度预测结果与岩心流动实验结果符合率高,同时,优化后的BP神经网络模型比以往的BP网络模型预测速度快、精度高。     

遗传算法优化BP神经网络的水泥窑温度预测模型研究

水泥窑内温度的控制效果直接决定水泥熟料的质量.由于回转窑煅烧具有大滞后、非线性、多变量等复杂特性,并且各个因素之间存在相互联系和不确定性,这给回转窑温度的控制带来了困难.本文利用BP神经网络建立回转窑温度预测模型,并利用遗传算法对模型进行优化,将优化前后的仿真结果对比后发现,使用遗传算法优化后的BP神经网络回转窑温度预...     

一种低焦炭产率的新型渣油裂化催化剂

本文叙述了一种低焦炭产率的渣油催化裂化催化剂的设计构思及研究开发结果,介绍了CC-16催化剂的物化性质和反应性能。由于该催化剂具有焦炭产率低的特点,在装置烧焦能力受限情况下,可较大幅度多掺炼渣油,为炼厂创造显著的经济效益。     

基于神经网络的遗传算法优化及其应用

遗传算法是 1种模拟自然进化而提出的简单、高效的组合优化算法。研究了磷酸羟胺制备过程中羟胺反应效率的优化问题 ,该过程由于其反应动力学的固有复杂性而无法建模。表明结合神经网络理论 ,遗传算法可以有效地解决这一过程的寻优问题     

催化裂化装置丙烯产率提高措施

为提高催化裂化装置盈利能力,装置采取对标分析,发现装置中丙烯产率与行业平均水平的差距,车间拟定采取措施增加高附加值产品丙烯收率。车间通过采取加注丙烯助剂的措施,在丙烯助剂占系统藏量5%时,丙烯产率提高1.24%,实现快速有效地提高丙烯收率,提升装置盈利水平。重点介绍了加入丙烯助剂的实施过程及效果评价,对行业实施增产丙烯有借鉴意义。     

CC-200D中堆密度增产柴油催化剂的工业应用

吉化公司炼油厂1^＃催化裂化装置在原料变差的情况下,使用石油化工科学研究院和长岭炼化公司催化剂厂合作开发的ＣＣ-２００Ｄ中堆密度增产柴油催化剂,柴油收率增加了6.34个百分点,总液收上升了0.73个百分点,汽油辛烷值RON提高了2.3,达到91.1,取得了良好的经济效益。     

催化裂化用新型高效雾化进料喷嘴的研制与工业应用

介绍了BWJ(Ⅲ)型流化催化裂化（FCC）用新型高效雾化进料喷嘴的研制和工业应用。工厂应用标定表明,采用该新型喷嘴,生焦率降低0.95%,干气收率降低0.475%,液体收率（液化气+汽油+柴油）提高1.432%,雾化蒸汽用量有所降低,说明喷嘴的雾化性能较好,经济效益显著。     

LBO-16H降烯烃催化剂在蜡油催化裂化装置的应用

介绍了LBO-16H改进型降烯烃催化剂首次在国内蜡油催化裂化装置上的应用情况，以及对产品分布和产品质量的影响。对该催化剂的使用效果进行了评价，以便为其他炼厂使用降烯烃催化剂降低汽油中的烯烃提供借鉴和参考。     

CA-2000 FCC催化剂在ARGG装置上的应用

详细介绍了CA-2000流化催化裂化(FCC)催化剂在扬州石油化工厂采用中国石化石油化工科学研究院开发的ARGG技术的FCC装置上的应用情况。工业应用结果表明,CA-2000催化剂具有较强的重油转化能力,产品选择性好焦炭产率低,液态烃收率高,抗重金属污染能力较强,可以满足原油性能变差、重油掺炼比提高后工厂的实际生产要求。     

活性氧化铝在FCC催化剂中的应用研究

采用N^₂吸附法、IR和XRD等手段研究了活性氧化铝用于催化裂化(FCC )催化剂中的性能。结果表明,在FCC催化剂制备及应用条件下,活性氧化铝保持比较稳定的比表面积、孔容和酸性等性能。磷易与活性氧化铝作用,分子筛与磷的作用存在一个逐步平衡的过程;氧化铝有利于改善基质的孔结构;对以铝溶胶为粘结剂制备的催化剂进行磷改性处理,催化剂基质与活性组分分子筛上的磷含量基本相当。     

流化催化裂化油浆综合利用的分析

流化催化裂化（FCC）油浆外甩量通常超过5%,需要脱固处理得到澄清油再利用。本文分析得出了向延迟焦化、溶剂脱沥青、减压蒸馏、加氢等重质油加工装置直接掺炼,局限性较大;利用减压蒸馏、溶剂抽提、超临界流体萃取等工艺,对澄清油“掐头去尾”,分离组分可生产针状焦、环保橡胶填充油、沥青树脂以及碳素纤维等高附加值产品。油浆组分通过延迟焦化制备针状焦,是工业化应用主体方向,但国内产品质量与国外尚有很大差距;油浆制备环保橡胶填充油,在降低环保橡胶油多环芳烃（PCA）和8种危害性稠环芳烃（PAHs）分别至3%和10mg/kg以下的同时,必须提高芳碳率（C_A）值至10%以上来保持橡胶相容性,其收率及生产成本是工业化应用推广的制约因素。     

催化裂化生产清洁燃料

介绍了当前轻质油品脱硫的一些方法,包括传统的加氧脱硫和吸附脱硫等工艺过程。21 世纪的炼油企业将围绕炼油厂清洁化生产和生产更加清洁的燃料方向发展,重点发展各种汽油加氢技术并开发非加氢技术、发展轻烯烃改质以及催化汽油降烯烃技术。     

原子荧光法测定催化裂化装置平衡剂中的锑

通过对不同测定条件的研究,确定了原子荧光法用于测定催化裂化装置平衡剂中的锑含量。考察了平衡剂样品的预处理方法以及各种因素对测定结果的影响。结果表明,原子荧光法操作简单,测量速率快,分析结果的精密度和准确度高,能够满足平衡剂中锑含量分析的需要,为催化裂化装置的生产调节提供有利的依据。     

FCC捕钒剂的研究进展

论述了钒在催化裂化过程中的危害及危害机理，对捕钒剂的捕钒机理及实验室评价方法作了叙述，介绍了国外几种捕钒剂产品及应用效果。     

LOSA-1增产轻烯烃FCC助催化剂的开发及工业应用

在中国石化济南分公司800 kt·a^－1催化裂化装置上试应用了岳阳三生化工有限公司生产的LOSA-1增产轻烯烃FCC助催化剂，考察了该助催化剂催化裂化性能及其对汽油和柴油质量的影响。工业应用表明，增产轻烯烃助剂占系统催化剂总藏量4.0％时，丙烯（对催化进料）增加了1.19％，系统总液收及焦炭产率基本保持不变。