乙烯裂解炉反应与传热耦合的智能混合建模与模拟

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乙烯裂解炉辐射段的过程模拟,一般由管内反应过程模型与管外传热模型两部分组成,具有非线性、强耦合的特点。其中管外传热模型涉及变量参数众多、求解过程耗时长。针对这一问题,提出了一种智能混合建模方法,在构建基于区域法的管外传热计算模型的基础上,利用该模型产生的数据,设计构造了针对管外传热计算的神经网络模型。利用该模型与管内反应过程模型相耦合,实现对乙烯裂解炉辐射段的智能混合建模与模拟。结合工业实际算例,验证了基于机器学习和机理模型的智能混合建模的可行性,裂解产物预测精度良好,且混合模型可以大大缩短计算时间,更加
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