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基于回归算法的渣油加氢装置反应温度预测及系统实现: 收藏
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引用; 《石油学报（石油加工）》2024年第5期40卷 1345-1352页; 作者：卢文君张金蓉崔瑞利张弢宋俊男姚远崔鹏金玮侯士超中国石油天然气集团公司昆仑数智科技有限责任公司北京102206 中国石油集团石油化工研究院有限公司北京102206; 目前对渣油加氢催化剂生命周期预测的技术较少,研究可方便探知催化剂活性状态的解决方案,将有效助力渣油加氢装置的催化剂更换管理。根据影响催化剂活性的多种因素,机器学习建模过程中选择了装置运行数据的运行时间、原料及产品性质等...; 目前对渣油加氢催化剂生命周期预测的技术较少,研究可方便探知催化剂活性状态的解决方案,将有效助力渣油加氢装置的催化剂更换管理。根据影响催化剂活性的多种因素,机器学习建模过程中选择了装置运行数据的运行时间、原料及产品性质等直接变量,并通过计算添加了金属沉积量、总加工负荷等组合变量作为特征,进行算法筛选调整参数,拟合装置运行周期过程的升温规律。训练后模型对测试周期反应温度预测的平均绝对百分比误差0.51%,进而可以通过反应温度的经验阈值得到催化剂预期寿命。考虑到生产数据与实验数据可能存在的分布差异,根据研究成果设计实现的软件系统操作灵活,为专业工程技术人员提供了便捷有效的辅助研究工具。; 来源：详细信息评论

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