神经网络软测量应用于乙烯裂解深度控制

摘要：

基于神经网络建模方法,建立了乙烯装置裂解深度控制软测量模型,利用裂解深度控制器与裂解炉平均出口温度(COT)控制器串级功能开发出裂解深度控制系统,并在中国石油兰州石化公司46万t/a乙烯装置上进行了工业应用.结果表明:所建模型以双烯(乙烯和丙烯)收率作为主导变量,COT、原料流量、汽烃比(稀释蒸汽与原料的质量比)、油品密度等作为辅助变量;裂解深度控制系统运行平稳,使乙烯装置双烯收率提高了0.154个百分点,燃料气平均消耗量减少了109.7 kg/h.

关键词：乙烯、裂解炉、裂解深度、神经网络、软测量模型、丙烯、裂解炉平均出口温度(COT)、COT控制器

所属期刊栏目：36

分类号：TQ019;TQ221.21+1(一般性问题)

在线出版日期：2019-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：315-318