基于改进的快速搜索聚类算法和高斯过程回归的催化重整脱氯前氢气纯度多模型建模方法

发布时间：2017-11-19 14:03

  本文关键词：基于改进的快速搜索聚类算法和高斯过程回归的催化重整脱氯前氢气纯度多模型建模方法

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【摘要】：氢气是催化重整反应的重要副产物之一,建立氢气纯度软测量模型有助于指导生产。针对催化重整过程工况复杂多变、单一软测量模型难以满足精度要求,提出了一种基于改进的快速搜索聚类算法和高斯过程回归的多模型软测量建模方法。首先,针对快速搜索聚类算法中截断距离是由人为设定的问题,提出了一种截断距离确定方法。并用该改进算法对历史数据进行自动分类,建立各个数据子集的高斯过程回归模型,使各子模型在最大程度上反映不同工况点。然后,针对聚类后得到的带有类别标签的历史数据,建立类别辨识模型,与各子模型相结合,形成开关模式的组合模型。最后,将该建模方法应用于连续催化重整装置,建立了脱氯前氢气纯度的在线计算模型。结果表明,该多模型建模方法具有较高的预测精度,优于传统的单一模型,有一定的实用价值。
【作者单位】： 华东理工大学化工过程先进控制与优化技术教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(61174040,61573144) 上海市科委基础研究重点项目(12JC1403400)~~
【分类号】：TQ116.2
【正文快照】： 引言化工过程中存在着大量的难以在线测量的过程变量,这些变量在反应过程中往往起着很重要的作用。例如催化重整反应中,待生催化剂中的焦炭含量、重整副产物中脱氯前氢气的纯度和汽油的辛烷值等。为解决这一问题,以往的方法有:(1)使用在线分析仪器,这一方法投资成本大、维护费

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本文编号：1203776