典型文献
基于SSA-RELM的S Zorb装置在线产品预测及多目标操作优化分析
文献摘要：
根据某炼油厂S Zorb装置的生产工艺和操作规范,用24个操作变量与精制汽油主产品的流量和硫含量的实际生产数据进行了相关性分析,压缩为10个操作变量后建立了基于Aspen Plus的生产过程机理模型;经随机抽样检验和灵敏度分析后,以原料进料流量和硫含量、加热炉进口温度、加氢石脑油进料流量、热分压力、热分温度、干气出装置温度、冷分温度为输入,精制汽油的流量、硫含量和氮含量为输出运行机理模型,拓展了装置的在线产品预测数据集;在此拓展数据集上,采用基于麻雀搜索算法的正则化极限学习机(SSA-RELM)建立了装置的在线产品预测数据驱动模型;最后以进料分区,将精制汽油流量、硫含量和氮含量为优化目标,给出了6个分区的在线操作最优化方案.
文献关键词：
S Zorb;产品预测;多目标操作优化;SSA-RELM
中图分类号：
作者姓名：
邵珠林;曹萃文
作者机构：
华东理工大学 能源化工过程智能制造教育部重点实验室,上海 200237
文献出处：
引用格式：
[1]邵珠林;曹萃文-.基于SSA-RELM的S Zorb装置在线产品预测及多目标操作优化分析)[J].石油学报（石油加工）,2022(06):1305-1316
A类：
多目标操作优化
B类：
SSA,RELM,Zorb,产品预测,优化分析,炼油厂,操作规范,精制,汽油,主产品,硫含量,生产数据,Aspen,Plus,过程机理模型,随机抽样,抽样检验,灵敏度分析,进料,加热炉,进口温度,加氢,石脑油,干气,氮含量,出运,运行机理,预测数据,麻雀搜索算法,正则化极限学习机,数据驱动模型,油流,优化目标,在线操作
AB值：
0.364711
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