柴油调合人工神经网络模型研究

作     者：李为民 华贲 Li Weimin;Hua Ben

作者机构：江苏石油化工学院江苏省精细化工重点实验室江苏省常州市213016 华南理工大学强化传热与过程节能教育部重点实验室广东省广州市510640 

基　　金：教育部强化传热与过程节能重点实验室研究基金资助!项目编号 :5 2 10 83 0 

出 版 物：《炼油设计》 (Petroleum Refinery Engineering)

年 卷 期：2001年第31卷第4期

页      码：44-46页

摘      要：根据某炼油厂所提供的柴油调合凝点和冷滤点基础数据 ,用人工神经网络的反向传播方法进行建模预测。提出了人工神经网络适宜的拓扑结构 ,通过生产数据的检验 ,证明了用该方法建立的柴油调合模型能有效地给出预测信息。研究表明 ,凝点预测绝对值平均误差为 1.0 5℃ ,冷滤点预测绝对值平均误差为 0 .91℃ ,较常用的调合系数模型、指数关联模型和凝点换算因子模型 ,能更准确地预报调合柴油的凝点和冷滤点。

主 题 词：人工智能 神经网络控制 柴油 调合 凝点 凝滤点 降凝剂 

学科分类：081702[081702] 08[工学] 0817[工学-轻工类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1002-106X.2001.04.013

馆 藏 号：203350772...