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BP神经网络结合遗传算法优化MIP工艺的产品分布

欧阳福生  游俊峰  方伟刚  
【摘要】:采用MIP工业装置原料油性质、再生催化剂性质和操作条件等18个变量,使用Pearson相关系数法约简了芳烃含量和第一反应区出口温度两个变量,以约简后的16个变量为输入变量,4个主要产物收率为输出变量,建立了结构为16-20-4的BP神经网络模型。验证表明,所建立的神经网络模型可靠性良好。将所建立的BP神经网络模型与遗传算法相结合,优化了仅汽油收率最大和汽油收率最大并且焦炭收率最小时的操作条件,结果表明,操作条件的优化值与MIP工艺实际情况相符。采用所建立的BP神经网络产品收率模型与遗传算法相结合,可以实现多目标优化,与单纯优化汽油收率相比,虽然汽油收率有所降低,但是焦炭产率有较大幅度下降,对工业生产有指导作用。

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