【摘 要】
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针对S Zorb精制汽油研究法辛烷值(RON)损失较大的问题,以某石化企业S Zorb装置近3年的运行数据为基础,采用最大互信息系数(MIC)和Pearson相关系数并结合BP神经网络,从包括原料油性质、吸附剂性质、产品性质和操作变量在内的273个变量中筛选出22个建模变量,构建了结构为21-14-1的汽油RON预测模型,并进行验证.结果表明:建立的预测模型具有较好的拟合优度和泛化能力,其对测试集的平均绝对误差(MAE)和决定系数(R2)分别为0.1163、0.9601.在此基础上,针对具体原料性质,采用
【机 构】
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华东理工大学化工学院石油加工研究所,上海 200237;中国石化上海高桥分公司
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针对S Zorb精制汽油研究法辛烷值(RON)损失较大的问题,以某石化企业S Zorb装置近3年的运行数据为基础,采用最大互信息系数(MIC)和Pearson相关系数并结合BP神经网络,从包括原料油性质、吸附剂性质、产品性质和操作变量在内的273个变量中筛选出22个建模变量,构建了结构为21-14-1的汽油RON预测模型,并进行验证.结果表明:建立的预测模型具有较好的拟合优度和泛化能力,其对测试集的平均绝对误差(MAE)和决定系数(R2)分别为0.1163、0.9601.在此基础上,针对具体原料性质,采用遗传算法(GA)优化操作变量,发现该模型通过优化能有效降低汽油RON损失;工业试验验证结果表明,通过模型优化操作变量可使汽油RON损失降低25％.
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