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数据挖掘技术在煤焦油萘回收中的应用研究

Data mining techniques applied on the naphthalene recovery from coal tar

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【作者】 姚莉秀刘国平李国正陈念贻杨杰

【Author】 YAO LiXiu LIU GuoPing LI GuoZheng CHEN NianYi and YangJie (Institute of image processing and pattern recognition,Shanghai Jiaotong University,Shanghai,200030,China)

【机构】 上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海交通大学图像处理与模式识别研究所 上海200030上海

【摘要】 用模式识别、数理统计、动态序列分析等数据挖掘技术分析双炉双塔精馏工艺下的煤焦油萘回收数据,找到了萘回收工艺中影响精馏塔塔底洗油含萘的主要因素,建立了可以有效控制洗油含萘量的数学模型,据此提出了提高萘回收率的方法与建议,在实践生产中得到了很好的结果。说明数据挖掘技术在类似的复杂动态工业系统中有着重要作用。

【Abstract】 In this work,data mining techniques,including pattern recognition,statistics,and dynamical analysis,was used to analyzethe data of the industrial production of naphthalene from coal tar.It has been found that the main factors influencing on the recovery ofnaphthalene are:temperature and flow rate of the feed of rectifying distillation tower,and the reflux rate of rectifying distillation tower.Based on the mathematical model found,an expert system has been built to make instruction for the optimal control for industrial pro-duction,with good result.Which shows that the proposed algorithms could be of help for optimizing those complex and dynamical in-dustry systems.

【基金】 国家自然科学基金(30170274);上海宝钢集团公司联合资助(50174038)
  • 【文献出处】 计算机与应用化学 ,Computers and Applied Chemistry , 编辑部邮箱 ,2004年04期
  • 【分类号】TQ522.6
  • 【被引频次】4
  • 【下载频次】134
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