产品质量对炼化企业而言至关重要,实时预测产品质量是提高产品质量合格率的必要条件.炼化生产中非定量的二值型质量指标(如博士实验是否合格、铜片腐蚀是否合格)的预测与连续型质量指标(如汽油干点)的预测同样重要.为了消除生产过程自变量之间的相关性、使模型参数能够递推更新,本文建立了“递推主元分析-逻辑回归”的二值型产品质量预测方法.首先采用递推主元分析法提取过程自变量中的主元;然后采用逻辑回归方法,预测二值型质量指标的合格概率;最后对侦测的不合格产品质量指标,运用优化方法求取最小变动的操作参数调整,指导操作使得产品质量尽快合格.利用该方法,本文通过分析国内某厂加氢裂化装置原料性质及加工负荷的变化情况,对装置的航煤博士实验合格情况进行实时预测,并指导生产操作,从而大大提高博士实验的合格率,保证了产品质量和装置的正常运行.该方法同样适用于其它炼化装置的二值型产品质量指标的实时预测.
NETL
NSTL
万方数据
维普
