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基于九江石化的1#和2#MIP催化裂化装置的LIMS原料油、再生剂数据和DCS实时操作数据,结合MIP工艺生产经验,利用数据挖掘技术优化MIP工艺汽油收率。结合实际生产情况和预处理原则,对1#和2#装置的数据进行预处理。利用K-MEANS聚类、两步聚类、系统聚类三种方法对1#和2#MIP装置的原料油数据进行了聚类分析并比较,结果表明,系统聚类方法分析得到的两种聚类类别最为可靠。利用Pearson相关系数分析法并结合工艺生产经验对原料油、再生剂和操作变量数据进行变量筛选,分别确定了 1#和2#MIP装