【摘 要】
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催化裂化装置工艺复杂,调整工艺参数极易发生连锁反应,采用传统的集总模型对污染排放进行预测的难度较大。针对炼化企业海量生产数据和污染排放数据多参数多变量相互耦合的特
【机 构】
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中国石油大学（北京）信息科学与工程学院,中国石油集团安全环保技术研究院有限公司HSE检测中心
【基金项目】
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中国石油天然气集团有限公司直属院所基础科学研究和战略储备技术研究基金(2017D-5008)
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催化裂化装置工艺复杂,调整工艺参数极易发生连锁反应,采用传统的集总模型对污染排放进行预测的难度较大。针对炼化企业海量生产数据和污染排放数据多参数多变量相互耦合的特点,利用主成分分析(PCA,Principal Component Analysis)对NOx排放要素进行特征选择,确定原料中氮含量、反应温度、剂油比、停留时间等为关键生产要素;基于长短期记忆(LSTM,Long Short-Term Memory)网络建立NOx排放预测模型,对某350万t重油催化裂化装置NOx排放进行预测,与卷积神经网络(CN
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