本文關鍵詞：基于改進的快速搜索聚類算法和高斯過程回歸的催化重整脫氯前氫氣純度多模型建模方法

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【摘要】：氫氣是催化重整反應的重要副產物之一,建立氫氣純度軟測量模型有助于指導生產。針對催化重整過程工況復雜多變、單一軟測量模型難以滿足精度要求,提出了一種基于改進的快速搜索聚類算法和高斯過程回歸的多模型軟測量建模方法。首先,針對快速搜索聚類算法中截斷距離是由人為設定的問題,提出了一種截斷距離確定方法。并用該改進算法對歷史數(shù)據(jù)進行自動分類,建立各個數(shù)據(jù)子集的高斯過程回歸模型,使各子模型在最大程度上反映不同工況點。然后,針對聚類后得到的帶有類別標簽的歷史數(shù)據(jù),建立類別辨識模型,與各子模型相結合,形成開關模式的組合模型。最后,將該建模方法應用于連續(xù)催化重整裝置,建立了脫氯前氫氣純度的在線計算模型。結果表明,該多模型建模方法具有較高的預測精度,優(yōu)于傳統(tǒng)的單一模型,有一定的實用價值。
【作者單位】： 華東理工大學化工過程先進控制與優(yōu)化技術教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金項目(61174040,61573144) 上海市科委基礎研究重點項目(12JC1403400)~~
【分類號】：TQ116.2
【正文快照】： 引言化工過程中存在著大量的難以在線測量的過程變量,這些變量在反應過程中往往起著很重要的作用。例如催化重整反應中,待生催化劑中的焦炭含量、重整副產物中脫氯前氫氣的純度和汽油的辛烷值等。為解決這一問題,以往的方法有:(1)使用在線分析儀器,這一方法投資成本大、維護費

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本文編號：1203776