基于神经网络的炼油厂常压蒸馏350℃含量预测

摘要

常压塔四线350℃馏出含量是炼油厂常压蒸馏生产过程的重要质量指标,它与常压炉出口温度等多个变量之间存在严重的非线性关系,而且无法实时在线用仪表直接测量.论文提出了基于RBF神经网络的常四350℃含量预报模型,并用计算机软测量方式,对中石化广州分公司常压蒸馏装置(一)的实际数据进行模型验证研究.实验结果表明,该方法速度快,对实际生产具有指导意义.