人工神经网络法预测轻质油品的闪点

摘要：

以伊朗原油不大于350℃的宽馏分油的恩氏馏程为基础,建立了可预测轻质油闭口闪点的人工神经网络(ANN)模型,并利用现场采集的5种轻质油品的测定值检验了模型的预测能力.结果表明,对伊朗原油的宽馏分油,采用恩氏馏程数据进行学习训练,样本的记忆平均相对误差为0.65％,平均绝对误差为2.0℃.模型对轻质油品闪点的预测能力较好,预测的绝对误差为1.6 ～3.6℃,能满足工程计算要求.

关键词：馏分油、闪点、人工神经网络模型

所属期刊栏目：34

分类号：TE622(石油、天然气加工工业)

在线出版日期：2016-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：24-28