10.3969/j.issn.1000-3932.2012.07.027
催化重整装置产品质量软测量技术应用
采用机理方法、线性拟合方法和一阶TSK模糊神经网络算法分别对催化重整装置的主要产品质量指标——芳烃收率建立软测量模型,并在国内某大型工业级催化重整装置上进行在线应用.研究结果表明:进料负荷变化不大时,3种模型的在线预测趋势均能较好地跟踪芳烃收率的实际变化；当进料负荷变化较大时,3种模型的预测偏差分别为0.24wt％、0.67wt％和0.95wt％,且只有机理模型能如实地反映芳烃收率的变化.这说明机理模型具有预测精度高及外推性能好等优势,而且机理模型对样本数目要求最少,其预测精度基本不受样本数的影响.
软测量、芳烃收率、机理模型、预测精度、数据驱动模型
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TH89
2012-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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