尤里卡沥青软化点人工智能软测量技术探索

• 作者: 张健 彭飞 束长好 陆新建 黄费喜
• 来源期刊: 南京工业大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经元网络 软测量 沥青软化点
• 年，卷（期）: 2003,（4）
• 所属期刊栏目: 新技术介绍
• 页码范围: 97-101
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 4001字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7627.2003.04.023

摘要

人工神经元网络(ANN)应用于软测量是人工智能方法在石化过程中成功应用的热点,ANN不需要系统模型就能映射复杂非线性关系,特别适合炼油生产过程的建模与预测工作,研究了用ANN对尤里卡沥青软化点进行软测量的方法,和现用的吴羽公司κθ法相比,ANN方法测量精度高,具有学习能力和联想记忆能力,健壮性好,它与生产装置的DCS硬件相结合能够达到优化生产控制的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄费喜		5	46	3.0	5.0
2	张健		3	1	1.0	1.0
3	陆新建		4	1	1.0	1.0
4	彭飞		2	1	1.0	1.0
5	束长好		1	1	1.0	1.0