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基于迁移学习的裂解炉产率建模
基于迁移学习的裂解炉产率建模
作者:
周书恒
杜文莉
原文服务方:
化工学报
相似性
乙烯裂解炉
迁移学习
产率
预测
模型
神经网络
摘要:
乙烯裂解炉通常以石油分馏产品为原料,并在高温条件下使长链分子的烃断裂成各种短链的气态烃和少量液态烃,从而获得乙烯、丙烯等烯烃及其他产品。建立这些主要产品的产率模型对裂解炉的先进控制、操作优化等任务在理论和实际上都具有重要意义。尽管在不同裂解原料、不同炉型的裂解炉状况下产品收率均存在差异,但由于裂解炉运行具有半连续性、周期性特征,裂解温度、停留时间及烃分压等因素对裂解产率的影响具有共性,因此为减小建模过程中典型样本采集等成本,有效利用历史数据提高建模精度,有效利用这些不同运行过程中存在的相似性,辅以迁移学习算法实现不同工况下裂解产率的快速建模。相比较以前的研究,此建模方法在少量新数据的情况下充分挖掘了历史数据中包含的信息。最后,以某乙烯厂为研究实例进行裂解产率建模,结果显示能够获得较好的产率预测精度,验证了该建模方法的有效性。
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算法
裂解炉
模型
操作变量
测量
目标函数
考虑切料过程的乙烯裂解炉炉群调度建模与优化
切料
焦化
控制
混合整数非线性规划
优化
内容分析
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文献信息
篇名
基于迁移学习的裂解炉产率建模
来源期刊
化工学报
学科
关键词
相似性
乙烯裂解炉
迁移学习
产率
预测
模型
神经网络
年,卷(期)
2014,(12)
所属期刊栏目
过程系统工程
研究方向
页码范围
4921-4928
页数
8页
分类号
TP273
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.0438-1157.2014.12.037
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
杜文莉
华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
46
449
11.0
20.0
2
周书恒
华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
1
12
1.0
1.0
传播情况
被引次数趋势
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版权信息
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节点文献
相似性
乙烯裂解炉
迁移学习
产率
预测
模型
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
化工学报
主办单位:
中国化工学会
出版周期:
月刊
ISSN:
0438-1157
CN:
11-1946/TQ
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1923-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
11879
总下载数(次)
0
总被引数(次)
117834
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