在催化过程中,实现对多相流反应器的自动控制是连续生产的重大问题。为了保证反应选择性和反应效率,需要对催化剂的活性状态进行有效检测和测量。通常情况下导致催化剂失活的主要原因是催化剂结焦,比如甲醇制汽油(MTG)、甲醇制烯烃(MTO)、催化裂解(FCC)及天然气制烯烃(GTO)等反应过程。催化剂的结焦会直接降低催化剂的活性和选择性,影响产物产量、反应停留时间、以及再生器的温度等。因此,催化剂的结焦量是衡量催化剂性质和催化剂寿命的重要指标。在连续生产过程中,实现对催化结焦量的实时测量和状态分析就显得十分重要。考虑到现有技术的局限性,本文提出了一种新型的基于图像分析的催化剂结焦量测量方法。实验部分使用一套基于平板扫描仪和遮光罩的图像采集系统获取结焦催化剂图像。然后通过一系列图像预处理操作,包括去噪处理,大津法阈值分割和膨胀操作等,分割出结焦催化剂颗粒的区域。经过预处理后,对分割区域进行图像分析得知图像灰度层的特征信息最为有效。由此,从分割区域中提取出十一个颜色特征和六个基于灰度共现矩阵的纹理特征。采用测试法进行了特征选择,最终分析得到十二个有效特征和两个最优特征组合,F1和F2。然后分别以F1和F2作为特征集,使用基于粒子群优化的BP神经网络(PSO-BP)和支持向量机算法(SVM)建立催化剂结焦量预测模型。比较这两种算法的预测效果,发现PSO-BP算法预测结果更佳。其预测结果的均方根误差RMSE均小于0.021,预测模型的相关系数R2高于78.71%。结果表明基于PSO-BP算法建立的预测模型对于不同的数据集都具有较精确的预测结果。因此,一种基于图像分析的结焦量测量方法的可行性、有效性和准确度得到了证明。基于在线采样和图像的快速分析,该方法有望实现工业生产中对催化剂结焦量的在线测量。