汽油在线优化调合模型设计

汽油在线调合具有非线性和大纯滞后等不易控制的特点。提出采用非线性PID控制模型的约束条件和基本公式,以及对调合模型中采用的非线性PID+鲁棒优化+Smith预估进行了较深入的分析,解决了调合过程最棘手的辛烷值混合的非线性问题。经二个实际项目工程的实施验证,很好地解决了调合过程的辛烷值优化控制的精度和稳定性问题。

基于汽油分子组成的辛烷值模型开发

建立了一种基于Ghosh RON模型的改进了分子组成的预测汽油辛烷值的模型,能够通过调合组分分子组成和调合比例预测调合汽油产品的研究法辛烷值。该改进模型以汽油馏分的488种烃分子及含氧化合物为基础,并综合考虑了总芳烃与总烷烃、总烯烃、总环烷烃、含氧化合物4类组分之间的相互作用对辛烷值的影响。采用改进模型对直馏石脑油、重整生成油、催化汽油等炼油厂多种汽油调合组分(实测研究法辛烷值为45~108)进行预测,预测结果的标准误差为0.21。针对调合过程,预测6种不同辛烷值的调合汽油产品,改进模型预测结果的标准误差为0.69。改进模型不受调合组分数量、种类及性质的限制,对不同来源的汽油调合组分及调合汽油产品均有较好的预测精度。

基于GA-BP优化算法的BP网络及其在汽油调合辛烷值建模中应用

本文中对一种改进的BP网络——GA-BP网络,分析了相关理论,并列出了详细的GA-BP训练网络权值阈值的算法,编制了MATLAB的程序来实现这个算法的功能;同时将其用用到了汽油调合辛烷值建模中,获得满意的效果。