新的多任务预测优化模型损失函数及其在蜡油加氢催化剂评价中的应用

建立蜡油加氢中试模型,预测加氢蜡油中硫、氮含量,一直是工艺研发人员的需求。为实现这一目标,笔者基于深度学习框架,建立了蜡油加氢4种不同催化剂的数据驱动模型,该模型可同时预测产品的硫、氮含量。传统的深度学习框架训练多任务模型时,其损失函数简单表示为各任务损失函数求和后再平均,由于该方式未考虑各任务优化时的梯度冲突,其结果通常不理想。为解决这一问题,根据硫、氮任务的数据分布特点,赋予硫、氮损失函数不同的权重,缩小二者梯度的差异。仿真结果表明：同时预测加氢蜡油中硫、氮含量(质量分数)的平均绝对误差分别从125.36和45.95μg/g降低至49.89和38.62μg/g,平均相对误差分别从32.6%和13.4%降低至9.98%和9.59%,新构建的损失函数基本解决了同时预测硫、氮任务时,预测误差不平衡的问题,能满足实际应用的要求。     

基于Keras的神经网络技术在柴油超深度加氢精制中的应用

采用高通量反应装置,在温度300~360 ℃、压力4.4~7.4 MPa、体积空速0.75~12 h^-1、氢油体积比200~800的条件下,使用不同柴油原料对NiMo/Al₂O₃,CoMo/Al₂O₃,NiMoW/Al₂O₃共3种催化剂进行性能评价。采用基于Keras的神经网络技术建立了适用于3种不同催化剂的柴油超深度加氢精制模型,实现了柴油产物中硫质量分数（WS）、氮质量分数（WN）、单环芳烃质量分数（WMA）和多环芳烃质量分数（WPA）的预测。结果表明,所建模型具有良好的预测性能和泛化能力,对WS和WN预测的平均相对误差均在10%以内,对WMA和WPA预测的平均相对误差分别在3%和6%以内。使用所建模型同时对3种催化剂适用的工艺条件进行了优化,在满足国Ⅵ柴油质量标准对WS及WPA的要求下,确定了不同催化剂适用的工艺条件范围。     

信息化、工业化融合的实践教学体系建设与实践——以红河学院电气工程及其自动化专业为例

大力推进信息化与工业化融合是党的十七大作出的重大部署。培养一大批符合中国工业化与信息化发展需要且具有中国自身特色的创新人才是高校面临的挑战与义不容辞的使命。文章构建了信息化、工业化融合的电气工程及其自动化专业实践教学体系,在全面培养学生的信息技术能力、工程实践能力和创新能力方面取得了良好的效果。     

基于MCR框架的热力学数据库架构模式设计

分析了三层和n层架构模式的Web热力学数据库在数值计算方面存在的问题。提出了基于MCR框架的、多层的、分布式计算的Web热力学数据库架构模式,将Web热力学数据库业务逻辑层与数值计算过程分离,简化了数值计算的过程。同时,利用服务器群集技术构建数值计算引擎集群,大大提高了Web热力学数据库数值计算能力和速度。     

水煤气变换反应耦合加氢过程的影响因素

综述了水煤气变换反应（WGSR）用于模型化合物和馏分油原位加氢过程的影响因素，包括催化剂和反应条件对原位加氢过程的影响，以及不同类型反应之间的相互作用。重点讨论了CO分压和H₂O含量对原料油原位加氢的影响机制，分析总结了H₂O在原位加氢过程中的重要作用,为原料油原位加氢过程的催化剂选择及反应条件优化提供了重要参考。     

磁流变阻尼器原理及力学特性研究

介绍了磁流变阻尼器工作原理及不同工作模式下的特点和适用场合,为设计阻尼器时选择正确的工作模式提供了指导。基于Bingham模型,推导平板模型下的阻尼力方程并分析阻尼器结构参数对阻尼性能的影响。     

DS—029B型600/3600吨铰式六面顶液压机的使用体会

前言实践表明,在触媒静高法人工合成金刚石的大量研制和生产中,从其高压腔中所得到的产品数量、质量和品种方面,往往在很大程度上与合成腔中之“温度、压力场”的表现特性密切相关。在合成工艺上,总是希望其整个合成腔中实现其温度、压力“梯度”的均匀性、稳定性和重复性。或者能进行控制与调整。因此,所用的设备的状况对合成过程具有非常重要的作用。     

校园网络中交换、路由的综合配置与协同工作

本文介绍了在校园网中应用标准VLAN技术和路由技术实现对不同厂家的交换机和路由器进行综合配置的方法,实现用户对网络应用及管理的需要。     

加强技术进步迎接水泥工业发展的新挑战

在水泥工业实施ＩＳＯ水泥强度检验新方法后,给立窑企业带来的新的挑战,立窑企业要立足于加强技术进步,捕捉新机遇,求得新发展。     

加强技术进步迎接水泥工业发展的新挑战

在水泥工业实施ISO水泥强度检验新方法后 ,给立窑企业带来新的挑战 ,立窑企业要立足于加强技术进步 ,捕捉新机遇 ,求得新发展。