乙烯改造的现场管理

1995年,是扬子石化30万吨乙烯装置改扩建至40万吨的决战之年;而高负荷生产的要求,又决定了改造、生产与大修须深度交叉同时进行。对此,我们在改造伊始就注意处理好生产与改造的关系,以“产量一吨不少,     

从裂解C10^＋馏分中分离萘的研究

以裂解C10＋精馏切割制得的高萘馏分为原料,利用正交实验法摸索了最佳的结晶分离工艺条件,对回收萘的收率,纯度最佳值做了区间估计,并对实验数据进行了多元线性回归,得出了收率预测方程,对推荐的工艺条件下经多次实验证明产品萘质量纯度大于98％,收率大于89％。     

从裂解C_(10)~+馏分中分离萘的研究

以裂解 C+ 10 精馏切割制得的富萘馏分为原料 ,利用正交实验法摸索了最佳的结晶分离工艺条件 ,对回收萘的收率、纯度最佳值做了区间估计 ,并对实验数据进行了多元线性回归 ,得出了收率预测方程。在推荐的工艺条件下经多次实验证明产品萘质量纯度大于 98% ,收率大于 89%。     

乙烯装置酸性气体脱除工艺的评价

对乙烯装置酸性气体的乙醇胺－碱洗联合脱除工艺存在的运行不稳,运行周期短,胺耗碱耗高等问题结合实际运行情况进行了分析,对我国大型乙烯装置该系统实施的不同改造方案进行了比较,提出了将乙醇胺－－碱洗联合脱除酸性气工艺改为碱洗脱除酸性气工艺更具借鉴意义,可供同类装置改造时参考。     

乙醛生产过程优化

依据乙醛生产的反应机理和影响因素的分析 ,利用生产中的实际数据 ,通过数学回归建立了乙醛生产过程的数学模型 ,并以达到最大产量为目标 ,求得现有装置最大生产能力及适宜操作条件。根据优化的结果 ,经过 1998年和 1999年在乙醛装置实际生产中的应用 ,生产负荷达到了设计负荷的 12 7% ,成效显著 ,实现了优化目的     

基于自注意力深度哈希的海量指纹索引方法

现有的指纹索引方法大多是基于实数值特征向量,当应用于大规模指纹库时无法避免计算资源与存储空间消耗巨大的问题。为了在海量指纹库中进行高效快速检索并得到实时响应结果,提出了一种全新的基于有监督深度哈希的指纹索引方法。将传统指纹领域知识与自注意力深度哈希模型相结合。传统领域知识用于指纹图像预处理来获取指纹二值骨架图,自注意力深度哈希模型进行特征提取与哈希映射得到二进制编码。其中特征提取模块使用Transformer结构替换卷积神经网络来提取指纹细节特征,此外模型中加入了自动对齐模块并设计了一种STN-AE的结构来辅助训练该模块。最后在NIST4、NIST14、FVC2000、FVC2002、FVC2004等公开指纹数据集上进行了实验,实验结果证实该方法在提高海量指纹库中的检索速度以及降低存储消耗等方面是卓有成效的。     

乙醛生产过程优化

依据乙醛生产的反应机理和影响因素的分析，利用生产中的实际数据，通过数学回归建立了乙醛生产过程的数学模型，并以达到最大产量为目标，求得现有装置最大生产能力及适宜操作条件。根据优化的结果，经过1998年和1999年在乙醛装置实际生产中的应用，生产负荷达到了设计负荷的127％，成效显著，实现了优化目的。