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应用智能可视化优化方法确定催化重整的优化操作区域
  • ISSN号:0253-987X
  • 期刊名称:《西安交通大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:O121.8[理学—数学;理学—基础数学] G558[文化科学—教育学;文化科学—教育技术学]
  • 作者机构:[1]中国石油化工股份有限公司武汉分公司,武汉430082, [2]武汉理工大学化学化工与生命科学学院,武汉430070
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(21376185);国家高技术研究发展计划资助项目(2011AA02A206).
中文摘要:

为了确定催化重整的优化操作区域,以方便催化重整过程中操作参数的调节,基于数据驱动的智能可视化优化方法,提出了优化催化重整过程的操作方法。基于该过程的操作数据,以脱戊烷油量和辛烷值为目标,应用智能可视化优化方法建立了降维映射模型,将操作数据降维到二维平面,并生成目标等值线。由此,在映射平面上找到了协调脱戊烷油量和辛烷值两目标的优化操作区域。该优化区域为催化重整过程中操作参数的调节带来了便利,当某个或几个操作参数发生变化时,可通过调节其他参数,使操作点仍然落在优化区域内。应用所提方法对一个季度的操作数据进行统计,结果表明,有96%的操作点在优化区域内,且脱戊烷油量和辛烷值得到了同步提高,验证了所确定优化区域的有效性。

英文摘要:

In order to determine the optimal operating area for catalytic reforming to facilitate the adjustment of operating parameters in catalytic reforming process, a data-driven intelligent visualization optimization method was proposed to optimize the operation of the catalytic reforming process. Based on the operation data of the plant, the method of intelligent visualization optimization was used to establish a dimension-reduction mapping model in order to increase the yield of depentanized oil and octane value. The operating data from a multidimensional space are reduced to a two-dimensional plane, and then the target contour is generated. In the mapping plane, the optimal operating area for the yield of depentanized oil and octane value can be found easily. The discovery of the optimized region can facilitate the adjustment of the operating parameters in the catalytic reforming process. When one or several operating parameters are changed, the operating point can still fall within the optimized region by adjusting other parameters. This knowledge of area optimization has been applied in the refinery.Through the operating data statistics in a quarter, 96% of the operating point is in the optimization area, and the yield of the depentanized oil and octane value are increased synchronously. The results show that the optimized region is effective.

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期刊信息
  • 《西安交通大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人共和国教育部
  • 主办单位:西安交通大学
  • 主编:陶文铨
  • 地址:西安市咸宁西路28号
  • 邮编:710049
  • 邮箱:xuebao@mail.xjtu.edu.cn
  • 电话:029-82668337 82667978
  • 国际标准刊号:ISSN:0253-987X
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1069/T
  • 邮发代号:52-53
  • 获奖情况:
  • 美国《工程索引》(EI光盘版)定期收录的中文期刊,《中文核心期刊目录总览》综合类核心期刊,科技部《科技论文统计与分析》统计源,《中国科学引文数据库》刊源,获全国高校优秀科技期刊一等奖,“百种中国杰出学术期刊”称号,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,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,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27275