《采用BP神经网络预测石脑油裂解烯烃收率》.pdf

第 28卷 第 5期 石 化 技 术 与 应 用 VoI．28 NO．5 2010年 9月 PetrochemicalTechnology Application Sep．2010 研究与开发 (369—372) 采用 BP神经网络预测石脑油裂解烯烃收率 刘纪 昌，沈本贤 (华东理工大学 化学工程联合国家重点实验室 ，上海 200237) 摘要 ：在乙烯裂解工业装置的典型操作条件下，分别选取正构烷烃、异构烷烃、环烷烃、芳烃为裂解 原料 ，考察 了这些模型化合物的蒸汽裂解产物分布情况 。结果表 明，正构烷烃是优质 的乙烯裂解原料 ， 乙烯收率为 36％～45％；异构烷烃的丙烯收率约为 23％，明显高于正构烷烃 ；环烷烃裂解乙烯和丙烯收 率较低 ，丁二烯收率则较高，为 14％～15％；芳烃很难裂解生成烯烃。建立了包含 2个隐层的级联前向 BP神经网络，以模型化合物和石脑油样本裂解烯烃收率为依据对该神经网络进行训练 ，确定了模型参 数 ，并对 2种石脑油的裂解烯烃收率仿真数据与实验结果进行 了对 比。结果表 明，二者 的误差小于 1个 百分点，该模型可用于预测石脑油裂解的烯烃收率 。 关键词 ：石脑油；裂解 ；烯烃 ；模型化合物 ；神经网络 ；正构烷烃 ；异构烷烃 中图分类号 ：TE624．3 1 文献标识码 ：B 文章编号 ：1009—0045(2010)05—0369—04 低分子烯烃主要 由石油馏分和湿性天然气 模式识别 、智能控制及系统建模等领域得到越来 裂解制取。由于原料性质决定着裂解结果 ，因此 越广泛的应用。尤其是其 中的误差反 向传播算 十分有必要研究和表征原料 的裂解特性…。表 法 (简称 BP神经网络)可 以逼近任意连续 函数， 征裂解原料裂解性能的指标很多 ，对于组分杂多 具有很强的非线性映射能力，而且 网络的中间层 的石油馏分，常用烃组成 、结构族组成 、馏程、密 数 、各层 的处理单元数及 网络的学习系数等参数 度、含氢量 、相对分子质量、特性因数 、芳烃指数 、 可根据具体情况设定 ，灵活性很大 ，因此在许多 残炭值 、溴价、折光指数等指标来衡量该原料的 应用领域 中发挥了重要作用 。 裂解性能，并将这些指标与裂解结果进行有意义 本工作分别选取正构烷烃 、异构烷烃、环烷 的关联 。 烃 、芳烃等为模 型化合物进 行蒸汽裂解实验 ，考 各种原料 的裂解性能和产物收率之所 以存 察不同烃类裂解的乙烯 、丙烯和丁二烯收率。并在 在差异 ，是 因为其 中正构烷烃 、异构烷烃 、环烷 相同条件下进行了 10种石脑油的裂解实验，用实 烃 、芳烃 、烯烃等含量不 同以及碳数不 同所致。 验数据对所建立的BP神经网络进行训练及仿真 ， 了解各种烃类反应的基本规律 ，可有助于选择合 旨在建立一种判断石脑油裂解性质优劣的方法。 适的原料和反应工艺参数 。石脑油是最主要 的乙烯原料 ，大约 占全球 乙烯原料构成 的 50％ 1 实验部分 (质量分数 ，下同) 。在我 国，乙烯原料 中石脑 1．1 实验装置 油所 占的份额逐年增加 ，2001年 已高达 60％。 乙烯裂解实验装置工艺流程 如 图 1所示。 但并非所有的石脑油都适合作裂解原料 ，无论是 品种还是馏分轻重都存在优化问题。 收稿 日期 ：2010—04—09；修回 日期 ：2010—06—23 人工神经 网络 (ANN)系统 自20世纪 40年 基金项 目：国家重点基础研究发展计划