基于顆粒譜的FCC旋風分離器故障診斷技術的初步探索
本文選題:FCC + 旋風分離器 ; 參考:《石油學報(石油加工)》2017年03期
【摘要】:旋風分離器在催化裂化工藝中用于完成催化劑與油氣或煙氣的分離,是保證裝置長周期安全運行的重要設備,因此對其運行狀態(tài)進行監(jiān)測和故障診斷非常必要。當旋風分離器運行出現(xiàn)異常時,跑損催化劑的樣本將發(fā)生改變;诳蓽y信號處理的故障診斷方法,以催化劑作為故障信息的載體,通過提取催化劑的顆粒譜特征信息,如堆積密度、粒度分布、微觀形態(tài)等,建立顆粒譜與故障之間的關系模型,提出了基于顆粒譜的旋風分離器故障診斷技術。
[Abstract]:Cyclone separator used in FCC process to complete the separation of catalyst from oil and gas or flue gas is an important equipment to ensure the long-term safe operation of the unit so it is very necessary to monitor and diagnose the operation state of cyclone separator.When the cyclone separator is in abnormal operation, the sample of the runaway catalyst will change.Based on the fault diagnosis method of measurable signal processing, the catalyst is used as the carrier of the fault information, and the characteristic information of the particle spectrum of the catalyst is extracted, such as the packing density, the particle size distribution, the microscopic morphology and so on.The relationship model between particle spectrum and fault is established, and the fault diagnosis technology of cyclone separator based on particle spectrum is proposed.
【作者單位】: 中國石油大學重質油國家重點實驗室;過程流體過濾與分離技術北京市重點實驗室;
【基金】:國家自然科學基金項目(21566038) 中國石油大學(北京)克拉瑪依校區(qū)科研啟動基金項目(RCYJ2016B-02-002)資助
【分類號】:TE96
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,本文編號:1756763
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