【摘 要】
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加氢裂化反应的历史生产数据包含了丰富的操作规律,而目前没有被充分挖掘和利用。针对该问题,本文提出了基于粗糙集的智能可视化优化方法,并应用该方法对加氢裂化反应的操作
【机 构】
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武汉理工大学化学化工与生命科学学院,中国石油化工股份有限公司武汉分公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(21376185);国家高技术研究发展计划(2011AA02A206)项目
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加氢裂化反应的历史生产数据包含了丰富的操作规律,而目前没有被充分挖掘和利用。针对该问题,本文提出了基于粗糙集的智能可视化优化方法,并应用该方法对加氢裂化反应的操作变量进行了优化。采用自适应离散化的方法对加氢裂化反应的生产操作数据进行离散化,得到离散化的数据集。针对数据集属性约简的N-P难题,提出了基于列队竞争算法的属性约简计算方法。通过对加氢裂化反应的数据集约简计算,使预设的12个操作变量约简到了8个,除去了4个冗余变量,有效降低了优化搜索空间。在此基础上,应用智能可视化优化方法将约简后的加氢裂化反应数据
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