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基于颗粒谱的FCC旋风分离器故障诊断技术的初步探索

发布时间:2018-04-16 01:38

  本文选题:FCC + 旋风分离器 ; 参考:《石油学报(石油加工)》2017年03期


【摘要】:旋风分离器在催化裂化工艺中用于完成催化剂与油气或烟气的分离,是保证装置长周期安全运行的重要设备,因此对其运行状态进行监测和故障诊断非常必要。当旋风分离器运行出现异常时,跑损催化剂的样本将发生改变。基于可测信号处理的故障诊断方法,以催化剂作为故障信息的载体,通过提取催化剂的颗粒谱特征信息,如堆积密度、粒度分布、微观形态等,建立颗粒谱与故障之间的关系模型,提出了基于颗粒谱的旋风分离器故障诊断技术。
[Abstract]:Cyclone separator used in FCC process to complete the separation of catalyst from oil and gas or flue gas is an important equipment to ensure the long-term safe operation of the unit so it is very necessary to monitor and diagnose the operation state of cyclone separator.When the cyclone separator is in abnormal operation, the sample of the runaway catalyst will change.Based on the fault diagnosis method of measurable signal processing, the catalyst is used as the carrier of the fault information, and the characteristic information of the particle spectrum of the catalyst is extracted, such as the packing density, the particle size distribution, the microscopic morphology and so on.The relationship model between particle spectrum and fault is established, and the fault diagnosis technology of cyclone separator based on particle spectrum is proposed.
【作者单位】: 中国石油大学重质油国家重点实验室;过程流体过滤与分离技术北京市重点实验室;
【基金】:国家自然科学基金项目(21566038) 中国石油大学(北京)克拉玛依校区科研启动基金项目(RCYJ2016B-02-002)资助
【分类号】:TE96

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本文编号:1756763

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