基于支持向量机的催化剂失活建模方法

来源 :计算机与应用化学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lipengzhangchinese
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银催化剂是乙烯选择氧化成环氧乙烷的唯一有效催化剂,描述银催化剂进行乙烯氧化反应机理和动力学研究一直是环氧乙烷合成领域的热点。本文针对环氧乙烷合成反应的银催化剂失活问题,采用支持向量机对催化剂失活进行建模,同时,根据催化剂失活的特性,考虑了温度、时间对催化剂影响的先验知识,在实验室模型的基础上针对工业装置建立了环氧乙烷合成反应器的催化剂失活模型,并通过模型对环氧乙烷合成反应进行了计算。计算结果表明,基于支持向量机的环氧乙烷合成反应催化剂失活模型的预测误差在2%以内。与传统的建模方法相比,基于支持向量机的催化剂失活模型能够满足生产中对环氧乙烷反应器优化时对模型的要求。 Silver catalysts are the only effective catalysts for the selective oxidation of ethylene to ethylene oxide. It is a hot topic in the field of ethylene oxide synthesis to describe the mechanism and kinetics of ethylene oxidation of silver catalysts. In this paper, the catalyst deactivation was modeled by support vector machine (SVM) in the light of the deactivation of silver catalyst for ethylene oxide synthesis reaction. At the same time, prior knowledge of the effect of temperature and time on the catalyst was taken into account according to the characteristics of catalyst deactivation. Based on the laboratory model, a catalyst deactivation model for the ethylene oxide synthesis reactor was set up for the industrial plant, and the ethylene oxide synthesis reaction was calculated through the model. The calculation results show that the prediction error of the catalyst deactivation model based on support vector machine is less than 2%. Compared with the traditional modeling method, the catalyst deactivation model based on SVM can meet the model requirements when optimizing the ethylene oxide reactor in the production.
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