基于神经网络的粗汽油干点的实时估计

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粗汽油干点是催化裂化装置的一个很重要的工艺参数,但由于难以在线测量而无法实现直接质量控制,影响生产效益。针对实际的生产操作过程,利用神经网络方法开发了一个粗汽油干点的软测量模型,实现了粗汽油干点的实时估计,从而为进一步在催化裂化装置上实现质量卡边生产提供了有力的软测量工具。 Gasoline dry point catalytic cracking unit is a very important process parameters, but because of the difficulty of online measurement and can not achieve direct quality control, affecting production efficiency. Aiming at the actual production process, a soft measurement model of crude gasoline dry point was developed by using neural network method to realize real-time estimation of crude gasoline dry point, which provided a strong force for the further production of quality card edge production in catalytic cracking unit Soft measurement tools.
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