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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。