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| 基于神经网络的炼油厂常压蒸馏350℃含量预测 | |
| 作者姓名： | 黎莹 黄道平 李国友 蒋仁彬 钟镇鹏 |
| 作者单位： | 华南理工大学自动化科学与工程学院,广州,510640;中国石化总公司广州分公司,广州,510726 |
| 摘 要： | 常压塔四线350℃馏出含量是炼油厂常压蒸馏生产过程的重要质量指标,它与常压炉出口温度等多个变量之间存在严重的非线性关系,而且无法实时在线用仪表直接测量。论文提出了基于RBF神经网络的常四350℃含量预报模型,并用计算机软测量方式,对中石化广州分公司常压蒸馏装置(一)的实际数据进行模型验证研究。实验结果表明,该方法速度快,对实际生产具有指导意义。 |
| 关 键 词： | 蒸馏塔 350℃含量 预报 神经网络 径向基函数 |
| 文章编号： | 1002-8331（2006）30-0224-03 |
| 收稿时间： | 2006-01-01 |
| 修稿时间： | 2006-01-01 |
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