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GA辅助BP神经网络预测催化裂化装置汽油产率

《石油炼制与化工》2014年 第7期 | 张忠洋 李泽钦 李宇龙 李国庆   中国石油抚顺石化分公司 辽宁抚顺113008 华南理工大学强化传热与过程节能教育部重点实验室 中国石油规划总院
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摘 要:催化裂化反应-再生系统是一个高度非线性和强耦合的操作系统,用传统建模方法很难描述。鉴于人工神经网络(ANN)非线性预测和自学习自适应能力强,而遗传算法(GA)全局寻优能力强的特点,将两者结合,先通过GA寻得BP神经网络最优的权值和阈值初值,再赋予BP,从而改善BP模型随机不确定选择初值的方法,提高其映射精度。以某炼油厂2.8Mt/a MIP装置反应-再生系统为研究对象,选取第一反应区温度、第二反应区温度、第一再生器温度、第二再生器温度、反应器压力、再生器压力等6个变量为神经网络的输入变量,汽油产率为输出变量,建立6-11-1的BP神经网络,并采用GA来对BP神经网络的权值和阈值进行优化。结果表明,未经GA优化时BP神经网络对催化裂化汽油产率的预测数据的均方误差为5.16,而经GA优化后预测数据的均方误差为4.92。
【分 类】【工业技术】 > 石油、天然气工业 > 石油机械设备与自动化 > 油气加工厂机械设备 > 高压加氢设备、反应器与再生器
【关键词】 催化裂化 反应-再生系统 神经网络 遗传算法 产率
【出 处】 《石油炼制与化工》2014年 第7期 91-96页 共6页
【收 录】 中文科技期刊数据库

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