| 基于汽油催化裂化过程实时数据的辛烷值损失预测模型 |
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| 引用本文： | 韩庆珏,邹敏,霍皓灵.基于汽油催化裂化过程实时数据的辛烷值损失预测模型[J].实验技术与管理,2022(1):41-45. |
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| 作者姓名： | 韩庆珏 邹敏 霍皓灵 |
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| 作者单位： | 中南林业科技大学机电工程学院 |
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| 基金项目： | 湖南省教育厅优秀青年项目(20B616)。 |
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| 摘 要： | 为准确预测汽油生产过程中辛烷值的损失,首先对某石化企业提供的实时数据进行处理,再根据处理后的数据建立灰色关联模型,筛选影响辛烷值损失的主要操作变量.以所选择的主要变量作为模型的自变量,辛烷值损失值为模型的因变量,基于BP神经网络建立辛烷损失值的预测模型,仿真结果表明,85％以上的预测值绝对误差小于0.2个单位.
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| 关 键 词： | 辛烷值损失 灰色关联分析法 BP神经网络 |
Prediction model of octane number loss based on real-time data of gasoline catalytic cracking process |
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| HAN Qingjue,ZOU Min,HUO Haoling.Prediction model of octane number loss based on real-time data of gasoline catalytic cracking process[J].Experimental Technology and Management,2022(1):41-45. |
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| Authors: | HAN Qingjue ZOU Min HUO Haoling |
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| Institution: | (College of Mechanical and Electrical Engineering,Central South University of Forestry and Technology,Changsha 410018,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | loss of octane number grey relational analysis BP neural network |
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