催化裂化MIP工艺原料油聚类研究

摘要：

以催化裂化MIP装置工业数据为基础,选取原料油性质中的密度、饱和烃含量、芳烃含量、(沥青质+胶质)含量、镍含量、钒含量、残炭7个变量,分别采用K-means和FCM算法对原料油性质进行聚类.K-means聚类法将原料油性质的95组样本分为4类,FCM聚类法将原料油性质的95组样本分为5类.聚类结果中的每一类原料油特征都比较明显,表明K-means和FCM聚类法对于原料油性质的聚类分析均具有较好的适用性.以此为基础,可以针对每一类原料油建立相应的产品分布优化智能模型,为寻找使目的产品收率最大化的操作条件提供指导.

关键词：流化催化裂化、聚类方法、智能化模型、操作优化

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在线出版日期：2018-06-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：41-47