S Zorb装置原料油的聚类研究

摘要：

以某S Zorb汽油吸附脱硫装置运行4年的原料油性质数据为基础,通过对工艺和反应机理的分析,筛选出了饱和烃含量、烯烃含量、芳烃含量、硫含量、密度和溴值作为原料油聚类的6个变量.采用MATLAB编程平台,分别使用K-means和模糊C均值聚类算法进行了原料油聚类研究.结果 表明这两种算法对S Zorb装置原料油均有较好的分类效果,均将原料油分成了3类.在此基础上,可以针对不同种类的原料油建立产品辛烷值预测模型,从而为寻找降低S Zorb装置汽油辛烷值损失的操作条件提供指导.

关键词：S Zorb工艺、催化裂化汽油、K-means聚类算法、模糊C均值聚类算法、辛烷值

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资助基金：中国石油化工股份有限公司合同项目CLY19056

在线出版日期：2020-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：94-99