试用BPNN建立此常压塔汽油干点软测量模型（BP）

资 源 简 介

试用BPNN建立此常压塔汽油干点软测量模型（BP）

详 情 说 明

BP神经网络在常压塔汽油干点软测量中的应用

在炼油过程中，常压塔汽油干点是衡量产品质量的重要指标之一。传统的实验室分析方法存在滞后性，无法满足实时控制的需求。因此，采用BP神经网络建立软测量模型，能够利用可实时测量的工艺参数预测汽油干点，提高生产效率。

模型输入参数包括：常顶温度、顶回流温度、进料温度、进料压力、常顶压力共5个变量。这些参数能够反映塔内的热力学状态和操作条件。输出变量为汽油干点，即目标预测值。BP神经网络通过训练学习这些输入与输出之间的非线性关系，实现软测量功能。

模型构建的关键步骤包括数据预处理、网络结构设计、训练优化等。首先，需对原始数据进行归一化处理，消除量纲影响。其次，确定网络层数和神经元数量，通常采用单隐层结构即可满足需求。最后，通过反向传播算法调整权值，使模型输出与实际化验结果误差最小化。

该软测量模型能够为操作人员提供实时的汽油干点预测，辅助工艺优化和质量控制，具有重要的工业应用价值。