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Prediction of Cracking Gas Compressor Performance and Its Application in Process Optimization
  • ISSN号:1004-9541
  • 期刊名称:Chinese Journal of Chemical Engineering
  • 时间:2012.12
  • 页码:1089-1093
  • 分类:TQ221.211[化学工程—有机化工] TH452[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构:[1]Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes (East China University of Scienceand Technology), Ministry of Education, Shanghai 200237, China
  • 相关基金:Supported by the National Natural Science Foundation of China (20976048, 21176072); the Fundamental Research Funds for the Central Universities
  • 相关项目:融合机理信息的混合智能建模、优化与控制方法研究
中文摘要:

击碎煤气的压缩机通常是一台离心的压缩机。在所有条件下面的一台离心的压缩机的表演的信息不是可得到的,它为压缩机限制操作优化。解决这个问题,二背繁殖(BP ) 神经网络被介绍由使用制造商提供的数据为一台压缩机的性能建模。在另外的条件下面的模型的输入数据应该根据类似理论被改正。方法被用来由把压缩机性能模型嵌进压缩机的 ASPEN 正模型优化一台裂开的煤气的压缩机的系统。结果证明优化压缩机系统是一个有效方法。

英文摘要:

Cracking gas compressor is usually a centrifugal compressor. The information on the performance of a centrifugal compressor under all conditions is not available, which restricts the operation optimization for compressor. To solve this problem, two back propagation (BP) neural networks were introduced to model the performance of a compressor by using the data provided by manufacturer. The input data of the model under other conditions should be corrected according to the similarity theory. The method was used to optimize the system of a cracking gas compressor by embedding the compressor performance model into the ASPEN PLUS model of compressor. The result shows that it is an effective method to optimize the compressor system.

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期刊信息
  • 《中国化学工程学报:英文版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国化学工业与化学工程学会
  • 主编:
  • 地址:北京东城区青年湖路13号
  • 邮编:100011
  • 邮箱:cjche@cip.com.cn
  • 电话:010-64519487/88
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-9541
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3270/TQ
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 1998年化工系统优秀信息成果一等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,美国科学引文索引(扩展库),英国高分子图书馆,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:385