S Zorb装置原料油的聚类研究

• 作者: 刘松 欧阳福生 王杰 程顺 赵明洋
• 来源期刊: 石油炼制与化工
• 关键词: S Zorb工艺 催化裂化汽油 K-means聚类算法 模糊C均值聚类算法 辛烷值
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 控制与优化
• 页码范围: 94-99
• 页数: 6页
• 语种: 中文

摘要

以某S Zorb汽油吸附脱硫装置运行4年的原料油性质数据为基础,通过对工艺和反应机理的分析,筛选出了饱和烃含量、烯烃含量、芳烃含量、硫含量、密度和溴值作为原料油聚类的6个变量.采用MATLAB编程平台,分别使用K-means和模糊C均值聚类算法进行了原料油聚类研究.结果 表明这两种算法对S Zorb装置原料油均有较好的分类效果,均将原料油分成了3类.在此基础上,可以针对不同种类的原料油建立产品辛烷值预测模型,从而为寻找降低S Zorb装置汽油辛烷值损失的操作条件提供指导.