乙二醇生产过程中环氧乙烷浓度的软测量研究

【摘要】：环氧乙烷浓度是乙二醇生产过程中的1个重要指标,其浓度大小直接影响到后续水合反应生成乙二醇的过程。环氧乙烷浓度与多种因素之间存在着复杂的非线性关系,在软测量建模的过程中消除这些因素的相关性可以有效地降低计算复杂度。本文综合应用主元分析法,粒子群优化算法以及径向基函数神经网络建立了环氧乙烷浓度的软测量模型。首先分析了影响环氧乙烷浓度的因子,并对这些因子进行了主成分分析,得到1组新的输入因子。然后按照累积方差贡献率选取合适的输入因子,作为RBF神经网络的新的输入,有效降低了输入变量的维数,减少了输入变量之间的相关性,简化了神经网络的结构,建立了环氧乙烷浓度的软测量模型。最后利用粒子群算法来优化神经网络参数,求解RBF网络的径向基中心和输出层连接权值的最优值,减少了计算时间,提高了计算精度,获得了较好的拟合和预测效果。与只采用RBF网络建立软测量模型相比,本文采用的方法建模的误差较小,计算时间较短,计算精度较高,网络的预测效果较好。 【作者单位】： 华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室;
【关键词】： 环氧乙烷 软测量 主元分析 RBF神经网络 粒子群
【基金】：国家杰出青年科学基金资助项目(60625302) 国家高技术研究发展计划(863)资助项目(2007AA04Z192) 上海市科技攻关项目(08DZ1123100) 上海市重点学科建设项目资助(B504)
【分类号】：TQ223.162
【正文快照】： 国内某大型石化公「JJ烯烃厂的乙二醇生产装置以乙烯和氧气为原料在高温高压，催化剂存在下生成环氧乙烷，然后再与水以l:22(摩尔比)的比例进行水合作用生成乙几醇等产品。在乙二醇的生产过程中，环氧乙烷的浓度是1个关键指标，其浓度大小直接影响到后续的水合反应生成乙二醉

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