【摘 要】
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分析了延迟焦化开工线腐蚀的原因,其主要腐蚀形式为低温湿硫化氢（H2S）腐蚀,集成工业现场异构数据库系统,建立了基于随机权神经网络（RVFLN）的焦化装置开工管线内H2S浓度的数据驱动
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51876194);国家重点研发计划(2017YFF0210403);浙江省自然科学基金(LY17E060008)资助
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分析了延迟焦化开工线腐蚀的原因,其主要腐蚀形式为低温湿硫化氢（H2S）腐蚀,集成工业现场异构数据库系统,建立了基于随机权神经网络（RVFLN）的焦化装置开工管线内H2S浓度的数据驱动预测模型。首先用主成分分析法对输出变量进行降维;然后根据相关系数大小筛选影响开工线内H2S浓度变化的主要影响因素,将其作为模型输入用来训练模型;为获得更好的泛化性能,将RVFLN的随机权重控制在[0,1]之内,建立小规范随机权重神经网络（SNRVFL）;最后用现场数据对模型进行测试评估。结果表明,与PLSR、BPNN、SVR模型对比,优化后的RVFLN模型在预测精度和计算速率上都有较好表现,该模型适用于焦化装置开工管线内H2S浓度的实时在线预测,可为延迟焦化装置压力管道内的流动腐蚀风险评估提供基础数据。
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