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文檔簡介
1、催化裂化是石油煉制過程之一,是在熱和催化劑的作用下使重質(zhì)油發(fā)生裂化反應(yīng),轉(zhuǎn)變?yōu)榱鸦瘹?、汽油和柴油等的過程。隨著催化裂化加工原料的重質(zhì)化,各種腐蝕物質(zhì)含量愈來愈高,不僅引起設(shè)備的嚴(yán)重腐蝕,每年因此報(bào)廢的鋼材相當(dāng)驚人,還使得后序深加工裝置的產(chǎn)品質(zhì)量下降。其中以分餾塔頂循環(huán)系統(tǒng)的腐蝕最為劇烈,分餾塔頂循環(huán)系統(tǒng)的腐蝕類型眾多,腐蝕機(jī)理復(fù)雜,并且造成設(shè)備的損壞最為劇烈。
因分餾塔頂循環(huán)系統(tǒng)腐蝕因素多且關(guān)系復(fù)雜,采用一般的方法不能完全實(shí)現(xiàn)
2、多因素的腐蝕預(yù)測和控制。采用信息融合技術(shù)將pH值、Cl-、H2S、氮化物四種腐蝕參數(shù)融合在一起,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立多源腐蝕參數(shù)與Fe離子的關(guān)系,解決腐蝕預(yù)測的問題,為腐蝕控制提供依據(jù)。
利用信息融合技術(shù)建立的分餾塔頂循環(huán)系統(tǒng)的腐蝕預(yù)測系統(tǒng),通過從獨(dú)山子石化現(xiàn)場腐蝕監(jiān)測系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)對(duì)腐蝕預(yù)測系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)了多源信息融合計(jì)算預(yù)測腐蝕情況的目標(biāo)。對(duì)于腐蝕預(yù)測系統(tǒng)的訓(xùn)練,采用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)四種腐蝕參數(shù)進(jìn)行融合計(jì)算,比較
3、BP算法和徑向基算法的訓(xùn)練速度和預(yù)測精度,提出解決實(shí)際問題的合理的腐蝕預(yù)測的方法。通過驗(yàn)證,在合理選擇中間層數(shù)和散布常數(shù)的情況下,兩種方法精度都達(dá)到要求。
基于分餾塔頂循環(huán)系統(tǒng)的腐蝕預(yù)測系統(tǒng),通過計(jì)算,對(duì)四種腐蝕參數(shù)分別進(jìn)行了敏感性分析,畫出了腐蝕參數(shù)的敏感性曲線圖,得出Cl-和H2S是腐蝕敏感性強(qiáng)的參數(shù)的結(jié)論。
完成了分餾塔頂循環(huán)系統(tǒng)腐蝕預(yù)測的操作系統(tǒng)的設(shè)計(jì),針對(duì)催化裂化裝置的生產(chǎn)工藝參數(shù),確定其溫度、壓力和材質(zhì),
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