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人工神经网络在汽柴油混合加氢脱硫中的应用
人工神经网络在汽柴油混合加氢脱硫中的应用
作者:
刘宾
刘晨光
张孔远
肖强
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
汽柴油
加氢脱硫
LMBP神经网络
摘要:
在温度320~ 360℃、空速1.2~2.0h-1、氢油体积比350 ~ 550、压力6.0~8.5 MPa的条件下,采用Ni-Mo-P/Al2O3加氢精制催化剂在100 mL加氢评价装置上,对5种劣质汽柴油进行混合加氢脱硫评价.应用LMBP神经网络建立了用于预测汽柴油混合加氢脱硫率的模型,并应用LMBP神经网络考察了原料油性质和工艺条件对加氢脱硫反应的影响.实验结果表明,LMBP神经网络对脱硫率和脱硫反应温度的预测精度较高,平均相对偏差分别为0.55%和0.28%;原料油性质对加氢脱硫影响大小的顺序为:密度>溴值>90%馏出点>氮含量>硫含量>运动黏度,工艺条件对加氢脱硫影响大小的顺序为:温度>空速>氢油比>压力,为汽柴油混合加氢脱硫工艺条件的优化提供了指导.
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文献信息
篇名
人工神经网络在汽柴油混合加氢脱硫中的应用
来源期刊
石油化工
学科
工学
关键词
汽柴油
加氢脱硫
LMBP神经网络
年,卷(期)
2013,(8)
所属期刊栏目
研究与开发
研究方向
页码范围
870-874
页数
5页
分类号
TE624
字数
3271字
语种
中文
DOI
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主办单位:
中国石化集团资产经营管理有限公司
北京化工研究院
中国化工学会石油化工专业委员会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-8144
CN:
11-2361/TQ
开本:
大16开
出版地:
北京市朝阳区北三环东路14号(北京1442信箱)
邮发代号:
2-401
创刊时间:
1970
语种:
chi
出版文献量(篇)
6525
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