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基于KPCA的连续重整催化剂结焦碳含量软测量模型
第23 卷第5 期 高 校 化 学 工 程 学 报 No.5 Vol.23 2009 年10 月 Journal of Chemical Engineering of Chinese Universities Oct. 2009 文章编号：1003-9015(2009)05-0852-06 基于KPCA 的连续重整催化剂结焦碳含量软测量模型 1 1 2 王玉乔 , 程光旭 , 汤杰国 (1. 西安交通大学 能源与动力工程学院, 陕西 西安 710049; 2. 中国石化洛阳分公司, 河南 洛阳 471012) 摘 要：对连续催化重整工艺机理进行分析，找出影响反应器中催化剂结焦的主要参数，作为软测量模型的输入变量； 引入核主成分分析(Kernel Principle Component Analysis, KPCA)方法提取输入变量的非线性特征，根据累积贡献率选取 KPCA 主元作为神经网络的辅助变量，建立重整反应器中催化剂结焦碳含量神经网络软测量模型；并与未引入 KPCA 的神经网络软测量模型进行比较，结果表明，基于KPCA 的神经网络具有较好的拟合精度和泛化能力，是一种优良的 软测量建模方法。将该模型应用于连续催化重整装置，并引入在线校正技术，实时监测催化剂结焦碳含量，为调整反 应器及后续再生装置的操作参数提供依据，从而实现重整装置长周期安全运行。 关键词：软测量模型；结焦；核主成分分析；神经网络；连续催化重整 中图分类号：TP183 文献标识码：A KPCA Based Soft-Sensing Model of Carbon Content of Catalyst Coking in Continuous Catalytic Reforming Reactors 1 1 2 WANG Yu-qiao , CHENG Guang-xu , TANG Jie-guo (1.School of Energy and Power Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China; 2. Sinopec Luoyang Company, Luoyang 471012, China) Abstract: The technological mechanism of continuous catalytic reforming was analyzed to find out the major affecting parameters of catalyst coking in reactors, and then these parameters were used as input variables of soft-sensing model. The nonlinear characteristics of the input variables were extracted b
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