当前位置:主页 > 科技论文 > 石油论文 >

基于幂指数法预测柴油十六烷值

发布时间:2022-01-04 21:29
  为了实现十六烷值的快速检测,减少标准燃料的使用量,采用幂指数方法建立了预测柴油十六烷值的数学模型,将幂指数法计算的十六烷值与实测十六烷值进行比较。针对不同组成的柴油进行预测,得到不同种类柴油的最大预测误差,找到了与预测模型匹配程度高的柴油种类,进行有针对性的十六烷值预测。同时,对提出的数学模型的预测结果进行了校正,通过校正可进一步提高幂指数拟合法的精度,并给出十六烷值水平在45时的校正系数k为0. 991。幂指数法可减少标准燃料样品的使用量,减少台架试验成本。 

【文章来源】:计量学报. 2020,41(06)北大核心CSCD

【文章页数】:4 页

【部分图文】:

基于幂指数法预测柴油十六烷值


生物柴油十六烷值预测模型的拟合曲线

拟合曲线,生物柴油,十六烷值,预测模型


根据表2生物柴油试验结果,生物柴油十六烷值与风量读数的幂指数函数为y=1 834.6x-0.568,绘制拟合的幂指数曲线如图4所示。5 不同种类柴油的误差预测

结构框图,十六烷值,结构框图,风量


风量调节法十六烷值机结构框图

【参考文献】:
期刊论文
[1]基于CFR辛烷值测量系统的不确定度评定[J]. 王家兴,张会成,高波,凌凤香.  计量学报. 2018(04)
[2]应用近红外可见光谱快速测量柴油十六烷值[J]. 詹白勺,杨建国,刘雪梅,章海亮.  光谱学与光谱分析. 2017(06)
[3]柴油十六烷值快速分析技术研究[J]. 李敬岩,安晓春,田松柏,杨星明.  石油炼制与化工. 2016(05)
[4]柴油十六烷值测定方法的研究进展[J]. 宗丽娜.  山东化工. 2015(08)
[5]十六烷值关联方法综述[J]. 李虎.  炼油与化工. 2012(06)
[6]分式线性神经网络及其非线性逼近能力研究[J]. 杨国为,王守觉,闫庆旭.  计算机学报. 2007(02)
[7]基于支持向量机的柴油十六烷值近红外光谱测量方法[J]. 姚肖刚,戴连奎,方骏.  化工自动化及仪表. 2004(02)



本文编号:3569088

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/shiyounenyuanlunwen/3569088.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户9b94b***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com