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基于多元统计方法的连续重整装置的性能监控和优化     在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 CCR Performance Monitoring and Its Optimization Based on Multivariate Statistics
【作者】 张洪;
【导师】 须文波;
【学位授予单位】 江南大学;
【学科专业名称】 轻工信息技术与工程
【学位年度】 2006
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 江南大学
【网络出版投稿时间】 2009-01-19
【关键词】 多变量统计过程控制; 多尺度非线性主元分析; 多尺度主元分析; 独立元分析; 神经网络模型;
【英文关键词】 Multivariate Statistic Process Control; Multiscale Nonlinear PCA; Multiscale PCA; Soft Measurement; Independent Component Analysis (ICA); Neural Network Model;
【中文摘要】 连续重整装置是重要的石油二次加工装置,它的运行过程是一个复杂的工业过程,具有不确定性(环境结构和参数的未知性、时变性、随机性、突变性)、非线性、变量间的关联性以及信息的不完全性和大纯滞后性等,这种变量之间相关关系的稳定性和生产过程平稳性以及产品质量的一致性有着密切的联系,用传统的方法分别对多个变量进行单变量监控和性能优化无法得到较好的效果,且存在着较大地困难。 我国现有的连续重整装置均是采用了美国的UOP技术或法国的IFP技术,由于受核心技术保密的影响,没有正式公开的、适用面非常广泛的反应器机理模型可以参考,连续重整装置的控制性能的提高和完善还受制于人。根据连续重整装置的过程监测变量较多、其DCS系统能提供大量的实时数据的特点,本文以多变量统计方法为理论基础,建立了基于数据驱动的数学模型对连续重整装置的生产运行过程进行计算机监控和优化控制。本文的研究工作主要包括如下几个部分: 1)根据多变量统计理论在分析了连续重整装置工艺过程和重整加热炉传热原理后,提出了需监控的参数,首次运用基本主元分析(PCA)建立了基于数据驱动的监控数学模型,根据平方预测误差(SPE)、T2图、主元得分图、贡献...
【英文摘要】 CCR is a secondary oil processing unit. It is claimed as an indispensable fundamental production element in a modern refinery and/or petrochemical facilities. As a rather complicated process, it is characterized by uncertainties (i.e. unidentified environmental structure and parameters, time-varying, randomness, mutation), non-linearity, correlations among variates and incompletion or lag of information. Stability of variate correlations directly impacts constant operation process and product quality ...
【更新日期】 2009-02-10

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导师:须文波    导师单位:江南大学    学位授予单位:江南大学
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