基于人工神经网络模型预测常减压侧线收率.pdf

【人工神经网络模型预测常减压侧线收率】 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型，它能够处理复杂的非线性关系和模式识别问题。在石油炼化领域，常减压蒸馏是原油加工的第一步，用于分离出不同沸点范围的烃类化合物，而侧线收率则是指在这个过程中特定温度段产物的产量。准确预测侧线收率对于优化炼油过程、提高经济效益至关重要。 本文中提到的径向基函数（Radial Basis Function, RBF）神经网络模型是一种特殊类型的ANN，它的隐藏层节点使用径向基函数作为激活函数。RBF网络通常用于回归问题，因其在全局最小化中的出色表现而被广泛应用。在预测常减压侧线收率时，RBF网络可以通过学习历史数据，找出原油性质与侧线产品产量之间的复杂关联。 使用Matlab软件构建RBF神经网络模型，可以实现自动化训练和优化过程。在训练过程中，模型通过调整权重和偏置来最小化预测值与实际值之间的误差。论文中提到，在30组数值模拟中，有25组偏差控制在10%以内，9组误差在3%以内，表明该模型具有较高的预测精度。 数据集的大小和质量直接影响模型的性能。随着数据库的扩大，参与训练的数据增多，模型能够更好地捕捉到数据间的细微变化，从而更接近实际情况，提升预测的准确性。因此，不断更新和扩充实际生产数据是提高神经网络模型预测效能的关键步骤。 在实际操作中，炼油企业通常会使用如Aspen公司的PIMS或Honeywell公司的RPIMS等专业软件进行流程模拟和经济分析。这些软件能够基于原油性质对全厂工艺流程进行规划，并评估不同方案的经济效益。然而，对于特定的侧线收率预测，神经网络模型可能提供更个性化的解决方案，尤其是在处理大量历史数据时。 基于人工神经网络的预测模型，尤其是RBF网络，为常减压蒸馏侧线收率的预测提供了科学工具，有助于炼油企业优化生产过程、提升经济效益。通过持续的数据收集和模型更新，神经网络模型在炼油行业的应用将更加广泛和深入。