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酮苯脱蜡回收系统的建模与优化

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-18页
   ·引言第10-11页
   ·软测量技术基本原理第11-13页
     ·传统的软测量建模方法第12页
     ·基于人工智能的软测量建模方法第12页
     ·神经网络建模第12-13页
   ·粒子群算法第13-14页
     ·粒子群算法简介第13页
     ·粒子群算法发展概况第13-14页
   ·差分进化算法第14-15页
     ·差分进化算法简介第14页
     ·差分进化算法概况第14-15页
   ·膜计算优化算法第15-16页
     ·膜计算优化算法简介第15页
     ·膜计算优化算法发展概况第15-16页
   ·酮苯脱蜡溶剂回收系统第16-17页
     ·酮苯脱蜡溶剂回收系统简介第16页
     ·酮苯脱蜡溶剂回收系统建模技术第16-17页
   ·论文主要内容及结构安排第17-18页
第2章 酮苯脱蜡溶剂回收系统工艺概述及控制变量的确定第18-25页
   ·工艺概述第18-21页
     ·原料油结晶系统第18页
     ·脱蜡过滤系统第18-20页
     ·滤液溶剂回收系统第20页
     ·蜡液溶剂回收系统第20-21页
     ·蜡下油液溶剂回收系统第21页
   ·各主要控制回路第21-22页
   ·过程分析第22-24页
   ·本章小结第24-25页
第3章 基于膜计算的粒子群优化算法第25-34页
   ·粒子群算法第25-26页
     ·基本粒子群算法第25页
     ·PSO算法步骤第25-26页
   ·膜计算第26-28页
     ·膜计算简介第26-28页
     ·细胞状膜计算优化算法第28页
   ·基于膜计算的粒子群优化算法第28-33页
     ·算法步骤第29-30页
     ·PSO惯性权值的选取第30-31页
     ·算法测试及仿真结果第31-33页
   ·本章小结第33-34页
第4章 酮苯脱蜡溶剂回收系统换热网络模型第34-45页
   ·换热网络工作机理分析第34页
   ·神经网络第34-37页
     ·神经元模型第34-35页
     ·BP神经网络第35-37页
   ·MCPSO优化BP神经网络第37-38页
   ·数据预处理第38-40页
     ·异常数据的剔除第38-39页
     ·数据的平滑第39-40页
   ·酮苯脱蜡溶剂回收系统换热网络建模第40-44页
   ·本章小结第44-45页
第5章 回收系统三效蒸发机理模型第45-55页
   ·蒸发塔机理模型第45-50页
     ·汽液平衡第45-47页
     ·物料平衡第47-48页
     ·能量平衡第48-50页
   ·三效蒸发系统机理模型第50-54页
     ·四塔各参数间关系第50-51页
     ·蒸发塔基本计算公式第51-53页
     ·迭代步骤第53页
     ·机理模型仿真第53-54页
   ·本章小结第54-55页
第6章 基于膜计算的差分进化算法第55-67页
   ·基本差分进化算法第55-59页
     ·差分进化算法简介第55页
     ·差分进化算法基本原理第55-59页
   ·基于膜计算的差分进化算法描述第59-63页
     ·算法步骤第59-60页
     ·基本DE的参数设置第60页
     ·算法的测试及仿真结果第60-63页
   ·操作条件优化第63-66页
     ·工艺操作指标及约束条件的确定第63-64页
     ·优化问题求解第64-66页
   ·本章小结第66-67页
第7章 总结与展望第67-68页
   ·本课题研究工作总结第67页
   ·展望第67-68页
参考文献第68-73页
致谢第73-74页
攻读硕士学位期间发表的论文第74页

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