【摘 要】
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以伊朗原油不大于350℃的宽馏分油的恩氏馏程为基础,建立了可预测轻质油闭口闪点的人工神经网络（ANN）模型,并利用现场采集的5种轻质油品的测定值检验了模型的预测能力。结果表
【机 构】
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中国石油大学（华东）重质油国家重点实验室
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以伊朗原油不大于350℃的宽馏分油的恩氏馏程为基础,建立了可预测轻质油闭口闪点的人工神经网络（ANN）模型,并利用现场采集的5种轻质油品的测定值检验了模型的预测能力。结果表明,对伊朗原油的宽馏分油,采用恩氏馏程数据进行学习训练,样本的记忆平均相对误差为0.65%,平均绝对误差为2.0℃。模型对轻质油品闪点的预测能力较好,预测的绝对误差为1.6~3.6℃,能满足工程计算要求。
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