基于数据挖掘的尿素合成工艺参数优化

来源 :计算机与应用化学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jeanstrouse
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以CO_2转化率η(%)为响应值,影响响应值的主要因素为变量,经逐步回归选入合成塔底部温度TR_0102,入塔氨碳比N/C、水碳比H/C,塔出口CO_2%和Ur%建立预测方程。该方程和回归系数均通过显著性检验,对验证集预测结果相关系数R=0.999 1。在双因子分析和对原始数据分类统计的基础上,给出优化生产条件下的变量波动范围。经仿真验证后,采取控制N/C在3.8~4.0、H/C在0.70~0.85的优化工艺参数方案实施生产试验。试验结果出口Ur%增加1.56,出口NH_3%、CO_2%和H_2O%合计减少约335,实现了提高合成率和节能减排的优化目标。 Taking the conversion rate η (%) of CO 2 as the response value, the main factors influencing the response value are variables. The temperature at the bottom of the synthesis column TR_0102, the ammonia to nitrogen ratio N / C, water to carbon ratio H / C, CO_2% and Ur% to establish the prediction equation. The equation and the regression coefficient all passed the significance test, and the correlation coefficient of the prediction result of the validation set was R = 0.999 1. Based on the two-factor analysis and the classification and statistics of the raw data, the variable fluctuation range under the optimized production conditions is given. After the simulation verification, the production test is carried out by adopting the optimized process parameters with N / C of 3.8-4.0 and H / C of 0.70-0.85. The test results showed that the export Ur% increased 1.56%, the export NH 3%, CO 2% and H 2 O% decreased by about 335, achieving the optimization goal of increasing the synthesis rate and saving energy and reducing emissions.
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