基于苯乙烯过程生产数据驱动的软测量模型研究

• 作者: 刘文杰 张彬
• 来源期刊: 化学反应工程与工艺
• 学科: 工学
• 关键词: 苯乙烯 神经网络 软测量模型 部分最小二乘
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 461-468
• 页数: 8页
• 分类号: TP273
• 字数: 3496字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11730/j.issn.1001-7631.2019.05.0461.08

摘要

针对苯乙烯生产过程的特点,引入软测量技术在线预测苯乙烯生产过程的一些关键参数,介绍了人工智能BP神经网络和部分最小二乘方法的软测量建模方法,基于企业生产数据研究了乙苯脱氢转化率、第一脱氢反应器脱氢转化率、第二脱氢反应器脱氢转化率和苯乙烯选择性等关键变量的软测量方法,对比了BP神经网络和部分最小二乘方法建模优缺点,应用结果表明,基于BP神经网络所建立的关键参数的软测量模型可真实再现实际苯乙烯生产过程,为安全可靠监控苯乙烯生产过程及未来实施先进及优化控制技术奠定了基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张彬	中国石油化工股份有限公司上海石油化工研究院	25	22	3.0	3.0
2	刘文杰	中国石油化工股份有限公司上海石油化工研究院	3	20	1.0	3.0