汽油辛烷值
汽油辛烷值的相关文献在1981年到2022年内共计395篇,主要集中在石油、天然气工业、化学工业、公路运输
等领域,其中期刊论文145篇、会议论文14篇、专利文献44599篇;相关期刊87种,包括炼油与化工、精细石油化工、精细石油化工进展等;
相关会议13种,包括中国汽车工程学会汽车燃料与润滑油分会第15届年会、第二十二届中国过程控制会议、第七届全国工业催化技术及应用年会等;汽油辛烷值的相关文献由676位作者贡献,包括叶明、夏良、罗一斌等。
汽油辛烷值—发文量
专利文献>
论文:44599篇
占比:99.64%
总计:44758篇
汽油辛烷值
-研究学者
- 叶明
- 夏良
- 罗一斌
- 刘倩倩
- 朱玉霞
- 田辉平
- 许友好
- 欧阳颖
- 周祥
- 张久顺
- 王鑫磊
- 耿晓棉
- 廖威
- 任飞
- 曾学军
- 杨雪
- 沈宁元
- 蒋文斌
- 邓景辉
- 陈蓓艳
- 黄志青
- 谌爱文
- 陈俊
- 刘向宁
- 刘宪龙
- 庞新梅
- 张忠东
- 张执刚
- 张瑞华
- 戴连奎
- 曹兆钧
- 陈昀
- 顾正
- 高雄厚
- 龙军
- 刘其武
- 刘涛
- 刘超伟
- 庄立
- 张奉武
- 朴昌斗
- 汪毅
- 王骞
- 罗争光
- 车建平
- 吴东建
- 吴斯彧
- 周志远
- 姜楠
- 孙威
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谢忻南;
饶伟浩;
薛美盛
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摘要:
针对调和汽油辛烷值建模中的变量选择问题、模型适应性问题与辛烷值的优化问题,采用随机森林、最大信息系数与皮尔森相关系数组合提出了一种辛烷值建模变量选择的方法。还提出一种基于BP神经网络与模糊神经网络的建模方法,建立对辛烷值的预测模型,提高了辛烷值预测模型的适应性。在此基础上,对基本粒子群算法进行了改进,改进后的粒子群算法更符合实际生产对操作变量允许调整幅度值为确定值的要求,并且提高了优化算法的计算速度。
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张伟清(摘译)
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摘要:
德国特种化学品公司巴斯夫推出了新型Fourtitude^(TM)流化催化裂化(FCC)催化剂,旨在最大限度地利用渣油原料生产丁烯。Fourtitude催化剂采用巴斯夫公司屡获殊荣的多骨架拓扑(MFT)技术,经过优化可在保持催化剂活性的同时提供卓越的丁烯选择性。Fourtitude催化剂结合了MFT技术和金属钝化技术的优势,为渣油催化裂化提供卓越的丁烯选择性和耐金属性。优异的丁烯选择性是通过采用一种可以更有效地将小分子烯烃裂解为丁烯的特殊分子筛骨架实现的。炼油厂测试结果已证实Fourtitude催化剂在改质渣油原料时,能够提高丁烯和丙烯收率,提高汽油辛烷值并改善焦炭选择性。
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朱利丹;
赵立强
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摘要:
本文根据长达半年的实际运用经验,针对pH下降问题及调整对策进行应用分析——目前,MTBE作为汽油提高汽油辛烷值的主要添加剂,在醚化生产工艺甲醇回收系统循环水pH值偏低,存在设备腐蚀及影响安全稳定生产等问题。我国MTBE生产企业在40家以上,生产装置约有100多套,MTBE作为目前汽油提高汽油辛烷值的主要添加剂,同时也可反向裂解生产高纯度异丁烯。
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李兴博
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摘要:
在本文的分析过程中,主要针对炼油厂当中的催化裂化装置在运行的过程中,对其催化剂置换前后的生产运行数据进行分析,以此从原料性质、催化剂以及装置操作条件等方面,对于现阶段影响FCC汽油辛烷值变化的主要技术因素进行详细的分析和阐述,希望能够为相关的工作人员,提供一定的参考意见。
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孙金芳;
王智文;
王康权;
吴静
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摘要:
辛烷值是评价汽油质量的重要指标,汽油在精制脱硫和降烯烃的过程中,辛烷值普遍出现了损失.建立预测模型来预测辛烷值,帮助企业优化工艺流程进而提高成品油辛烷值的含量具有重大意义.根据某石化企业的精制脱硫装置保留下来的数据进行分析,选取独立且具有代表性的20个变量,基于主成分降维的多层感知神经网络建立辛烷值的预测模型.实验结果表明,当隐藏层的神经元个数为10时,MSE、RMSE、MAE均最小,此时该模型具有较高的预测精度和较好的拟合度.此模型不仅揭示了变量与辛烷值之间的非线性映射关系,同时也为预测辛烷值提供了一种新的思路.
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李哲儒;
赛斌;
荐保志;
刘冰;
马偲勋
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摘要:
介绍了PCA-OD辛烷值助剂在某800 kt/a蜡油催化裂化装置的工业应用情况.在催化剂、原料性质和关键操作参数变化不大的条件下,分别取空白标定和总结标定数据,对比了PCA-OD辛烷值助剂加注前后的产品分布和产品性质变化情况.结果表明,与空白标定相比,加注PCA-OD辛烷值助剂后,汽油收率虽略有下降,但汽油辛烷值和丙烯收率均有较为明显的上升,为装置带来了可观的经济效益,并且未对装置生产产生不良影响.
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孙金芳;
王智文;
王康权;
吴静
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摘要:
辛烷值是评价汽油质量的重要指标,汽油在精制脱硫和降烯烃的过程中,辛烷值普遍出现了损失.建立预测模型来预测辛烷值,帮助企业优化工艺流程进而提高成品油辛烷值的含量具有重大意义.根据某石化企业的精制脱硫装置保留下来的数据进行分析,选取独立且具有代表性的20个变量,基于主成分降维的多层感知神经网络建立辛烷值的预测模型.实验结果表明,当隐藏层的神经元个数为10时,MSE、RMSE、MAE均最小,此时该模型具有较高的预测精度和较好的拟合度.此模型不仅揭示了变量与辛烷值之间的非线性映射关系,同时也为预测辛烷值提供了一种新的思路.
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高杰;
刘雯
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摘要:
介绍中国石化九江石化公司1#催化裂化装置汽油辛烷值偏低的问题,分析原料组成、工艺条件、催化剂活性以及汽油蒸气压等因素对汽油辛烷值的影响.通过改变装置系统相关工艺操作条件,汽油辛烷值由调整前的89左右上升至调整后的91.5,达到了提高汽油辛烷值的目标.
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叶怡豪;
仲梁维
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摘要:
针对汽油催化裂化过程中减少辛烷值损失值的问题,基于某企业催化裂化汽油精制脱硫设备的样本数据库数据,通过数据挖掘技术建立汽油精制过程中的辛烷值(RON)模型。首先,对初始数据进行规范化,然后运用随机森林法对数据变量进行降维,提取出因变量贡献程度较大的30个主要变量;其次,利用BP神经网络,建立辛烷值损失模型;最后,在建立的模型中确定初始样本,结合遗传算法对操作变量进行优化。结果表明:优化后的辛烷值损失值下降的幅度为42.14%,降幅大于30%,有助于在实际生产中减少辛烷值损失,降低企业经济损失。
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叶怡豪;
仲梁维
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摘要:
针对汽油催化裂化过程中减少辛烷值损失值的问题,基于某企业催化裂化汽油精制脱硫设备的样本数据库数据,通过数据挖掘技术建立汽油精制过程中的辛烷值(RON)模型.首先,对初始数据进行规范化,然后运用随机森林法对数据变量进行降维,提取出因变量贡献程度较大的30个主要变量;其次,利用BP神经网络,建立辛烷值损失模型;最后,在建立的模型中确定初始样本,结合遗传算法对操作变量进行优化.结果表明:优化后的辛烷值损失值下降的幅度为42.14%,降幅大于30%,有助于在实际生产中减少辛烷值损失,降低企业经济损失.
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欧阳颖;
刘建强;
庄立;
罗一斌;
舒兴田
- 《2017年中国石油炼制科技大会》
| 2017年
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摘要:
采用复合酸化学抽铝的方法制备了不同硅铝比的MFI结构分子筛并对其物化性质进行了表征,结果表明,以该方法制备的高硅铝比MFI结构分子筛结晶度高、比表面积大、孔体积大、总酸中心密度低,强酸在总酸中的比例高,B酸在总酸中的比例高.磷改性后的高硅铝比MFI结构分子筛水热稳定性好,将其作为活性组元添加到催化裂化催化剂体系中,可以在不降低汽油收率的前提下有效提高催化裂化汽油的辛烷值.
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YANG Shao-ming;
杨少明;
WANG Ya-lin;
王雅琳;
WANG Xiao-li;
王晓丽;
SUN Bei;
孙备;
LI Ling;
李灵
- 《2016年第27届中国过程控制会议》
| 2016年
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摘要:
即时学习模型可以实时反映工况变化,有着较好的预测性能,适用于动态特性复杂多变的工业过程产品质量或关键参数的实时检测.为进一步提高即时学习模型的预测精度,本文从三个角度研究并提出了改进k-近邻即时学习算法.首先,充分考虑输入样本点与历史数据库中样本点间的空间距离及其夹角余弦值来计算两者的相似性,提高即时学习模型建模数据集的质量;其次,通过融合PCA(Principal Component Analysis)模型中的统计量信息Q和T2得到指标J,进一步优化即时学习模型数据集的大小,即k最优值;最后,采用极限学习机快速训练即时学习模型,大大提高了建模速度和预测精度.通过两个工业应用,对汽油调和过程辛烷值和磨矿过程钢球磨损量建模预测,验证了改进算法的有效性.