【摘 要】
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以催化裂化MIP装置工业数据为基础，选取原料油性质中的密度、饱和烃含量、芳烃含量、（沥青质＋胶质）含量、镍含量、钒含量、残炭7个变量，分别采用K-means和FCM算法对原料油性质进行
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以催化裂化MIP装置工业数据为基础，选取原料油性质中的密度、饱和烃含量、芳烃含量、（沥青质＋胶质）含量、镍含量、钒含量、残炭7个变量，分别采用K-means和FCM算法对原料油性质进行聚类。K-means聚类法将原料油性质的95组样本分为4类，FCM聚类法将原料油性质的95组样本分为5类。聚类结果中的每一类原料油特征都比较明显，表明K-means和FCM聚类法对于原料油性质的聚类分析均具有较好的适用性。以此为基础，可以针对每一类原料油建立相应的产品分布优化智能模型，为寻找目的产品收率最大化的操作条件提供指
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