發(fā)布時(shí)間：2018-03-05 12:55

  本文選題：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　切入點(diǎn)：硫含量　出處：《石油化工》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)柴油加氫脫硫生產(chǎn)過(guò)程中出現(xiàn)的工藝參數(shù)和產(chǎn)品質(zhì)量難以精準(zhǔn)控制的問(wèn)題,提出粒子群優(yōu)化(POS-BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。基于中國(guó)石油大慶石化公司1 300 kt/a柴油加氫脫硫裝置生產(chǎn)工藝操作臺(tái)賬數(shù)據(jù),選取生產(chǎn)過(guò)程中的易波動(dòng)工藝參數(shù)構(gòu)建訓(xùn)練樣本集合和測(cè)試樣本集合,采用PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)生產(chǎn)操作參數(shù)變化時(shí)精制柴油產(chǎn)品中硫含量的變化,將POS-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP)和遺傳算法優(yōu)化(GA-BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行橫向預(yù)測(cè)效果比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的均方誤差為2.66×10~(-3),GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的均方誤差為2.94×10~(-5),PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的均方誤差為2.41×10~(-5);PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值最為接近,且預(yù)測(cè)結(jié)果較佳,具有較好的穩(wěn)定性和泛化能力,能夠精確預(yù)測(cè)生產(chǎn)操作參數(shù)變化時(shí)精制柴油產(chǎn)品中硫含量的變化。
[Abstract]:In view of the problem that the process parameters and product quality are difficult to control accurately in the process of hydrodesulfurization of diesel oil, A particle swarm optimization (PSO) neural network for diesel oil hydrodesulfurization (HDS) was proposed. Based on the operating data of 1 300 kt/a diesel hydrodesulfurization unit of PetroChina Daqing Petrochemical Company, The training sample set and the test sample set are constructed by selecting the easily fluctuating process parameters in the production process, and the variation of sulfur content in refined diesel oil products is predicted by PSO-BP neural network. The POS-BP neural network is compared with the neural network (BP) and the genetic algorithm optimized neural network. The experimental results show that the mean square error of the BP neural network prediction is 2.66 脳 10 ~ (10) -3GA-BP neural network prediction mean square error is 2.94 脳 10 ~ (10) -5PSO-BP neural network. The mean square error of the network prediction is 2.41 脳 10 ~ (-5) ~ (-5). The predicted value of PSO-BP neural network is the closest to the actual value. The result of prediction is good, and it has good stability and generalization ability. It can accurately predict the change of sulfur content in refined diesel oil products when the operating parameters change.
【作者單位】： 齊齊哈爾大學(xué)化學(xué)與化學(xué)工程學(xué)院;齊齊哈爾大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院;
【基金】：黑龍江省自然基金項(xiàng)目(B201422)
【分類號(hào)】：TE624

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1570323