基于NARX神经网络的油品性质软测量建模

• 作者: 史彬 鄢烈祥 钱欣瑞
• 来源期刊: 计算机与应用化学
• 学科: 工学
• 关键词: 原油蒸馏装置 软测量技术 NARX神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 64-68
• 页数: 5页
• 分类号: TE624.2|TP183
• 字数: 3931字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16866/j.com.app.chem201701012

摘要

软测量技术是石化生产过程中在线监测油品难测性质的重要手段.本文提出了一种基于NARX神经网络的软测量仪表用于原油蒸馏装置中油品关键性质的在线预测.首先,利用流程模拟软件建立了原油蒸馏过程的动态模型.然后,基于动态模型的阶跃实验数据,建立了以装置操作变量为输入、油品关键性质为输出的NARX神经网络预测模型,并提出能有效减少模型预测误差的修正方法.仿真实验结果表明,所提出的误差修正方法可明显减少预测结果中的“大误差点”,降低根均方误差,因此,所建立的软测量仪表可用于油品关键性质的在线预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史彬	武汉理工大学化学化工与生命科学学院	48	167	7.0	9.0
2	鄢烈祥	武汉理工大学化学化工与生命科学学院	62	317	9.0	14.0
3	钱欣瑞	武汉理工大学化学化工与生命科学学院	4	9	2.0	3.0