集总动力学模型结合神经网络预测催化裂化产物收率

发布时间：2018-04-08 10:41

  本文选题：催化裂化　切入点：MIP工艺　出处：《石油化工》2017年01期

【摘要】：根据催化裂化反应机理和多产异构烷烃的重油催化裂化(MIP)工艺的特点,结合大量的工业数据,开展了MIP工艺过程集总动力学模型与BP神经网络模型相结合提高目标产物预测精度的研究,建立了饱和分、芳香分、胶质+沥青质、柴油、汽油、液化气、干气和焦炭8个集总反应网络,结合龙格库塔法与遗传算法求得该集总模型的47个动力学参数。实验结果表明,所求得的动力学参数能较好地体现催化裂化反应规律;模型对产物分布的模拟计算相对偏差均小于5%,采用14-7-5结构的BP神经网络与集总模型相结合,可进一步提高模型对产物分布的预测精度,为重油催化裂化的模拟优化提供了一个新的方向。
[Abstract]:According to the mechanism of catalytic cracking reaction and the characteristics of heavy oil catalytic cracking (MIP) process with high yield of iso-alkanes, a large number of industrial data were combined.The MIP process lumped kinetic model and BP neural network model were developed to improve the prediction accuracy of the target product. The saturated fraction, aromatic fraction, colloidal asphaltene, diesel oil, gasoline, liquefied gas were established.Eight lumped reaction networks of dry gas and coke are combined with Runge-Kutta method and genetic algorithm to obtain 47 kinetic parameters of the lumped model.The experimental results show that the obtained kinetic parameters can well reflect the law of FCC reaction, and the relative deviation of the simulation calculation of the product distribution is less than 5. The BP neural network with 14-7-5 structure is combined with the lumped model.The model can further improve the prediction accuracy of the product distribution and provide a new direction for the simulation and optimization of heavy oil catalytic cracking.
【作者单位】： 华东理工大学石油加工研究所;
【分类号】：TE624.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1721255