【摘 要】
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常减压蒸馏过程是一个复杂的物理和化学变化过程,由于产品数目众多,很多变量之间耦合严重,导致变量之间相关性增加,经常需要根据当时的市场情况改变原油生产方案。而常压塔塔顶干点直接影响产品的质量、产量以及能源消耗。在这一前提下,可以采用软测量方法对筛选的常压塔塔顶干点实现在线估计,以便于实现筛选干点的推断控制。其具体内容包括:1.辅助变量的选取遵循常减压蒸馏过程的机理规律,通过对某炼油厂操作规程的了解,
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常减压蒸馏过程是一个复杂的物理和化学变化过程,由于产品数目众多,很多变量之间耦合严重,导致变量之间相关性增加,经常需要根据当时的市场情况改变原油生产方案。而常压塔塔顶干点直接影响产品的质量、产量以及能源消耗。在这一前提下,可以采用软测量方法对筛选的常压塔塔顶干点实现在线估计,以便于实现筛选干点的推断控制。其具体内容包括:1.辅助变量的选取遵循常减压蒸馏过程的机理规律,通过对某炼油厂操作规程的了解,结合现场生产过程数据,本文初步选择影响常压塔塔顶干点的14个变量。2.数据的采集和处理由于现场数据采集变量复杂,或多或少存在人为或者由于工艺复杂性带来的粗大误差和随机误差,因此使用箱图查看数据分布是否符合工况运行标准,再利用拉伊达准则处理粗大误差,予以数据校正。随后又分析比较数字滤波方法,最终选用加权递推平均滤波法作数据平滑处理。3.原始数据的降维处理由于常减压蒸馏工艺流程复杂,变量之间存在严重的耦合性和非线性。本文数据预处理时在核主元分析算法中（KPCA）引入稀疏主元分析思想（SPCA）,采用稀疏核主元分析（KSPCA）算法对模型的输入变量进行选择,实现了数据间的非线性降维,简化了核主元结构,增加了核主元变量间的稀疏性。4.软测量模型的建立本文以支持向量机（SVM）和最小二乘法（PLS）为基础,分析研究了最小二乘支持向量机（LSSVM）常压塔塔顶汽油干点软测量模型,由于LSSVM算法本身的局限性,导致模型缺少稀疏性。将上一章节经过PCA,KPCA,SKPCA数据预处理过的数据输入到最小二乘支持向量机（LSSVM）常压塔塔顶汽油干点预测模型中,通过MATLAB仿真分析,验证了上一章节SKPCA算法的可行性,并且证明了SKPCALSSVM模型的优越性。
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