期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
乙烯淤浆聚合牌号过渡过程的模拟
被引量:
5
1
作者
顾雪萍
冯连芳
+2 位作者
王嘉骏
汤志武
刘波
《中国科技论文在线》
CAS
2008年第12期915-918,共4页
采用PC-SAFT状态方程计算乙烯聚合反应体系的物性;运用反应机理分析进行聚合过程建模;利用工业装置采集的数据,从宏观转化率、分子量及分布2个方面对所建模型进行了验证,确定了催化剂活性位为5个;构建了乙烯淤浆聚合工业流程的多活性位...
采用PC-SAFT状态方程计算乙烯聚合反应体系的物性;运用反应机理分析进行聚合过程建模;利用工业装置采集的数据,从宏观转化率、分子量及分布2个方面对所建模型进行了验证,确定了催化剂活性位为5个;构建了乙烯淤浆聚合工业流程的多活性位动力学动态模型,模拟计算得到的聚合物分子量与工业装置的分析数据十分符合,为牌号切换过程优化提供了基础。
展开更多
关键词
化工系统工程
模型
牌号
过渡
乙烯淤浆聚合
下载PDF
职称材料
基于ANN和PCA的多牌号产品生产过程故障检测及诊断
2
作者
李文科
钟向宏
赵劲松
《计算机与应用化学》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第5期703-708,共6页
多牌号产品生产过程经常涉及到牌号切换,而切换后新牌号生产过程的变量关系可能随之发生变化,故采用单一的故障检测和诊断方法,无法对多牌号产品连续生产过程出现的异常做出有效的判断。这就需要及时准确地识别出新牌号,并对每个牌号有...
多牌号产品生产过程经常涉及到牌号切换,而切换后新牌号生产过程的变量关系可能随之发生变化,故采用单一的故障检测和诊断方法,无法对多牌号产品连续生产过程出现的异常做出有效的判断。这就需要及时准确地识别出新牌号,并对每个牌号有相应的故障检测和诊断模型。为此,本文引入人工神经网络(ANN),将其用于牌号识别,提出了牌号识别和主成分分析(PCA)相结合的方法,即利用历史数据建立各个牌号的BP神经网络(BPNN)模型和PCA模型,在线数据经过BPNN识别确认牌号类型后,调用对应牌号的PCA模型进行故障检测和诊断。结果表明,BPNN不仅可以准确识别牌号,识别率较规格界限法更高,而且可以对牌号过渡过程进行判断。另外,与不进行牌号识别仅采用单一牌号正常样本或者所有牌号正常样本混合建立的PCA模型相比较,采用牌号识别后进行故障检测时的精度更高,证明了该方法的有效性。
展开更多
关键词
神经网络
PCA
牌号
过渡
牌号
识别
故障诊断
原文传递
题名
乙烯淤浆聚合牌号过渡过程的模拟
被引量:
5
1
作者
顾雪萍
冯连芳
王嘉骏
汤志武
刘波
机构
化学工程国家重点实验室
中国石化扬子石油化工股份有限公司
出处
《中国科技论文在线》
CAS
2008年第12期915-918,共4页
基金
国家重点基础研究专项经费资助(2005CB623804)
文摘
采用PC-SAFT状态方程计算乙烯聚合反应体系的物性;运用反应机理分析进行聚合过程建模;利用工业装置采集的数据,从宏观转化率、分子量及分布2个方面对所建模型进行了验证,确定了催化剂活性位为5个;构建了乙烯淤浆聚合工业流程的多活性位动力学动态模型,模拟计算得到的聚合物分子量与工业装置的分析数据十分符合,为牌号切换过程优化提供了基础。
关键词
化工系统工程
模型
牌号
过渡
乙烯淤浆聚合
Keywords
chemical system engineering
model
grade transition
ethylene slurry polymerization
分类号
TQ325.12 [化学工程—合成树脂塑料工业]
下载PDF
职称材料
题名
基于ANN和PCA的多牌号产品生产过程故障检测及诊断
2
作者
李文科
钟向宏
赵劲松
机构
清华大学化学工程系
中国石化集团茂名石油化工公司
出处
《计算机与应用化学》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第5期703-708,共6页
文摘
多牌号产品生产过程经常涉及到牌号切换,而切换后新牌号生产过程的变量关系可能随之发生变化,故采用单一的故障检测和诊断方法,无法对多牌号产品连续生产过程出现的异常做出有效的判断。这就需要及时准确地识别出新牌号,并对每个牌号有相应的故障检测和诊断模型。为此,本文引入人工神经网络(ANN),将其用于牌号识别,提出了牌号识别和主成分分析(PCA)相结合的方法,即利用历史数据建立各个牌号的BP神经网络(BPNN)模型和PCA模型,在线数据经过BPNN识别确认牌号类型后,调用对应牌号的PCA模型进行故障检测和诊断。结果表明,BPNN不仅可以准确识别牌号,识别率较规格界限法更高,而且可以对牌号过渡过程进行判断。另外,与不进行牌号识别仅采用单一牌号正常样本或者所有牌号正常样本混合建立的PCA模型相比较,采用牌号识别后进行故障检测时的精度更高,证明了该方法的有效性。
关键词
神经网络
PCA
牌号
过渡
牌号
识别
故障诊断
Keywords
neural networks, PCA, grade transition, grade recognition, fault diagnosis
分类号
TQ086 [化学工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
乙烯淤浆聚合牌号过渡过程的模拟
顾雪萍
冯连芳
王嘉骏
汤志武
刘波
《中国科技论文在线》
CAS
2008
5
下载PDF
职称材料
2
基于ANN和PCA的多牌号产品生产过程故障检测及诊断
李文科
钟向宏
赵劲松
《计算机与应用化学》
CAS
CSCD
北大核心
2010
0
原文传递
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部