【摘 要】
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某公司在智慧炼化建设中对汽油加氢装置的原料加热炉F101控制系统进行神经网络建模,并利用所建模型进行PID整定以提高加热炉热效率的前期预研展开理论分析.此项目采集F101加热炉实时数据,通过神经网络深度学习建立加热炉工艺模型,根据模型采用梯度下降全局搜索方式对加热炉PID控制参数进行优化整定,优化排烟温度和烟气氧含量控制,实现提升加热炉热效率0.1％～1％的目的.对于计划建设智慧炼化,通过改造现有常规PID控制系统的企业有一定的指导和借鉴意义.
【机 构】
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中国石油大庆炼化公司信息中心,黑龙江大庆163400
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某公司在智慧炼化建设中对汽油加氢装置的原料加热炉F101控制系统进行神经网络建模,并利用所建模型进行PID整定以提高加热炉热效率的前期预研展开理论分析.此项目采集F101加热炉实时数据,通过神经网络深度学习建立加热炉工艺模型,根据模型采用梯度下降全局搜索方式对加热炉PID控制参数进行优化整定,优化排烟温度和烟气氧含量控制,实现提升加热炉热效率0.1％～1％的目的.对于计划建设智慧炼化,通过改造现有常规PID控制系统的企业有一定的指导和借鉴意义.
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