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液化气中的丙烯含有的杂质对丙烯聚合反应的影响 被引量：8
1
作者 雍小龙 《当代化工研究》 2016年第7期60-61,共2页
丙烯作为一种重要的化工原料,在丙烯聚合反应中,需要使用丙烯作为基础的原料,但是由于丙烯杂质的存在,将会影响丙烯聚合反应精度。针对液化气中的丙烯进行研究,分析在丙烯中含有一些杂质,并且这些杂质也会影响丙烯聚合反应的精度,产生... 丙烯作为一种重要的化工原料,在丙烯聚合反应中,需要使用丙烯作为基础的原料,但是由于丙烯杂质的存在,将会影响丙烯聚合反应精度。针对液化气中的丙烯进行研究,分析在丙烯中含有一些杂质,并且这些杂质也会影响丙烯聚合反应的精度,产生不良影响。本篇就来分析液化气中的丙烯含有的杂质对丙烯聚合反应的影响,并为之制定有效措施,降低杂质对丙烯聚合反应的影响,确保提升丙烯聚合反应精度与效率。 展开更多
关键词 杂质 丙烯 液化气 丙烯聚合反应
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层次分析法+SDG-HAZOP对聚丙烯环管反应器的定量分析 被引量：2
2
作者 陈正财 李建平 +3 位作者 潘杨 许天辉 宣爱国 吴元欣 《化工自动化及仪表》 CAS 2012年第8期1030-1033,共4页
以武汉石油化工总厂的聚丙烯生产装置为应用背景,针对SDG-HAZOP分析结果冗繁及主次不清等问题,提出了一种基于层次分析法的SDG-HAZOP定量分析方法。计算SDG-HAZOP中各个危险路径的相对重要度大小,并对其重要度大小进行排序,对重要危险... 以武汉石油化工总厂的聚丙烯生产装置为应用背景,针对SDG-HAZOP分析结果冗繁及主次不清等问题,提出了一种基于层次分析法的SDG-HAZOP定量分析方法。计算SDG-HAZOP中各个危险路径的相对重要度大小,并对其重要度大小进行排序,对重要危险隐患提出了相应的预防和改进措施。 展开更多
关键词 SDG-HAZOP 丙烯聚合反应 层次分析法 排序
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融合过程先验知识的递归神经网络模型及其应用 被引量：5
3
作者 娄海川 苏宏业 谢磊 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期1665-1673,共9页
大部分化工过程具有非线性特性,一般的线性建模方法难以有效应用。针对非线性化工过程动态建模,提出了一种基于过程先验知识的递归神经网络模型,充分发掘化工过程隐含的先验知识,并将这些先验知识以非线性约束的形式嵌入NARMAX结构的前... 大部分化工过程具有非线性特性,一般的线性建模方法难以有效应用。针对非线性化工过程动态建模,提出了一种基于过程先验知识的递归神经网络模型,充分发掘化工过程隐含的先验知识,并将这些先验知识以非线性约束的形式嵌入NARMAX结构的前馈神经网络中,同时基于增广拉格朗日乘子法约束处理机制,用PSO-IPOPT混合优化算法对过程先验知识递归神经网络权值进行优化。该过程先验知识递归神经网络模型对非线性化工过程动态建模,不仅有良好的建模精度和预测外推能力,而且能避免零增益的出现和增益反转,确保网络模型在实际应用中的安全性。文中以环管式丙烯聚合反应过程实际工业数据验证了所提网络模型的有效性。 展开更多
关键词 过程先验知识 递归神经网络 增广拉格朗日乘子法 粒子群-内点法优化算法 丙烯聚合反应过程
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基于修正闭环子空间辨识–分段线性结构的环管式丙烯聚合反应过程非线性模型预测控制(英文) 被引量：4
4
作者 娄海川 苏宏业 +3 位作者 古勇 侯卫锋 谢磊 荣冈 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1040-1051,共12页
针对环管式聚丙烯生产过程装置多变量、耦合和非线性等特性容易导致过程控制不稳定及质量指标波动问题,本文提出了一种基于修正闭环子空间辨识–分段线性(MSSARX--PWL)维纳(Wiener)模型结构的非线性模型预测控制算法.利用修正的闭环子... 针对环管式聚丙烯生产过程装置多变量、耦合和非线性等特性容易导致过程控制不稳定及质量指标波动问题,本文提出了一种基于修正闭环子空间辨识–分段线性(MSSARX--PWL)维纳(Wiener)模型结构的非线性模型预测控制算法.利用修正的闭环子空间辨识方法(MSSARX)辨识对象在闭环工况下的线性状态空间模型,并将该线性模型与多变量分段线性化(PWL)方法辨识得到的非线性稳态模型结合,建立双环管丙烯聚合反应动态过程的非线性预测模型,而后进一步将非线性模型转化为线性模型,在线性预测控制算法框架下用二次线性规划方法(LQP)优化控制器,无须用非线性规划方法(NLP)求解.从双环管丙烯聚合反应过程仿真例子表明,该算法不仅能保证模型和控制精度,而且能提高计算效率. 展开更多
关键词 非线性模型预测控制 MSSARX–PWL结构 双环管丙烯聚合反应过程 分段线性化
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基于神经网络的丙烯腈聚合反应软测量模型
5
作者 孙小杰 冯祖洪 《制造业自动化》 北大核心 2014年第2期154-156,共3页
针对丙烯腈聚合反应是一种非均相的聚合过程,其聚合机理比较复杂,关键质量指标无法用传感器直接在线测量的缺陷。本文首先建立了转化率和聚合物总数的神经网络软测量模型,然后使用OADEKF滤神经网络学习算法对网络进行训练,使得训练的网... 针对丙烯腈聚合反应是一种非均相的聚合过程,其聚合机理比较复杂,关键质量指标无法用传感器直接在线测量的缺陷。本文首先建立了转化率和聚合物总数的神经网络软测量模型,然后使用OADEKF滤神经网络学习算法对网络进行训练,使得训练的网络性能优于BP算法学习的网络,且能够满足工程实际模型精度的要求。为转化率和聚合物总数的在线测量提供了有效途径,采集的数据仿真表明,采用OADEKF算法训练的神经网络模型具有一定的估计精度,为工程实施提供了借鉴。 展开更多
关键词 神经网络 丙烯腈聚合反应 OADEKF算法
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