【摘要】：本文以中國石化股份公司九江分公司2#催化裂化MIP裝置為研究對象,采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來建立產(chǎn)品分布的優(yōu)化模型。根據(jù)MIP工藝的反應(yīng)機理和特點,選取了裝置的工藝位點,包括原料油性質(zhì)、再生劑性質(zhì)和操作變量,采集了這些位點的工業(yè)實時操作數(shù)據(jù),并進(jìn)行原始數(shù)據(jù)的預(yù)處理。使用K-means聚類法和模糊c均值聚類法建立了原料油性質(zhì)的聚類模型,并以聚類模型為基礎(chǔ)建立了產(chǎn)品分布優(yōu)化模型,旨在找到加工某一性質(zhì)原料油的歷史最優(yōu)操作條件,結(jié)果表明,兩種聚類方法對原料油性質(zhì)的聚類都有較好的適用性。使用Pearson相關(guān)系數(shù)法約簡建模變量,并在此基礎(chǔ)上采用BP、RBF和GRNN三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了產(chǎn)品收率的模型,結(jié)果表明,BP和GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。以所建立的產(chǎn)品收率的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),預(yù)測計算了原料油溫度、反應(yīng)溫度、反應(yīng)壓力、回?zé)捰土亢皖A(yù)提升蒸汽量對產(chǎn)物分布的影響。采用PSO和GA算法優(yōu)化了單純考慮汽油收率最大時的操作條件,結(jié)果表明,操作條件的優(yōu)化值與催化裂化的工藝實際情況相符,且兩種方法都有較好的適用性。采用GA算法實現(xiàn)了使汽油收率最大、焦炭收率最小的多目標(biāo)優(yōu)化,與單純優(yōu)化汽油收率相比,雖然汽油收率有所下降,但是焦炭收率有較大幅度下降,整體優(yōu)化結(jié)果較為理想,可以用于指導(dǎo)實際工藝操作條件的優(yōu)化。
【學(xué)位授予單位】：華東理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TE624.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2720447