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使用BP神经网络预测FCC柴油类型硫含量及其加氢脱硫性能

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-23页
 §1-1 前言第10页
 §1-2 柴油硫含量标准及柴油中的硫化物第10-12页
  1-2-1 柴油硫含量标准第10-11页
  1-2-2 柴油中的含硫化合物第11-12页
 §1-3 柴油脱硫方法第12-17页
  1-3-1 柴油加氢脱硫方法第12-15页
  1-3-2 柴油非加氢超深度脱硫技术第15-16页
  1-3-3 整体反应器/催化剂在馏分油脱硫中的应用第16-17页
 §1-4 人工神经网络第17-21页
  1-4-1 BP 人工神经网络的特点第17页
  1-4-2 BP 人工神经网络在化工方面的应用第17-18页
  1-4-3 BP 神经网络结构第18页
  1-4-4 BP 神经网络的算法第18-19页
  1-4-5 设计BP 神经网络的相关函数第19-21页
 §1-5 人工神经网络在石油化工中的应用第21-22页
 §1-6 本文研究的主要内容第22-23页
第二章 实验部分第23-29页
 §2-1 实验试剂及仪器第23-24页
 §2-2 FCC 柴油性质测定第24-26页
  2-2-1 FCC 柴油密度的测定第24页
  2-2-2 FCC 柴油馏程的测定第24-25页
  2-2-3 FCC 柴油苯胺点的测定第25页
  2-2-4 FCC 柴油开口闪点的测定第25-26页
  2-2-5 FCC 柴油恩氏粘度的测定第26页
 §2-3 FCC 柴油加氢脱硫性能评价第26-29页
  2-3-1 使用WK-2D 型微库仑仪测定FCC 柴油总硫含量第26-27页
  2-3-2 使用气相色谱分析仪测定FCC 柴油类型硫含量第27-29页
第三章 FCC 柴油总硫含量及类型硫分布的分析和预测第29-43页
 §3-1 引言第29-30页
 §3-2 FCC 柴油总硫含量和类型硫分布的测定第30-34页
  3-2-1 FCC 柴油总硫含量的测定第30页
  3-2-2 FCC 柴油中类型硫含量的测定第30-34页
 §3-3 FCC 柴油总硫含量的预测第34-39页
  3-3-1 训练函数的确定第34页
  3-3-2 输入层和输出层的设计第34-35页
  3-3-3 隐含层神经元个数的选择第35页
  3-3-4 训练过程结束的控制参数第35-36页
  3-3-5 学习速率和动量因子的确定第36页
  3-3-6 传输函数的确定第36页
  3-3-7 BP 神经网络的训练第36-38页
  3-3-8 BP 神经网络的检验第38-39页
  3-3-9 BP 五种物理性质输出响应值的比较第39页
 §3-4 FCC 柴油类型硫含量的预测第39-42页
  3-4-1 BP 神经网络结构的确定第40页
  3-4-2 BP 神经网络的训练第40-41页
  3-4-3 BP 神经网络预测性能的检验第41-42页
 §3-5 本章小结第42-43页
第四章 FCC 柴油加氢脱硫性能评价及预测第43-63页
 §4-1 引言第43页
 §4-2 FCC 柴油加氢脱硫性能评价及预测第43-54页
  4-2-1 实验设计第43-46页
     ·模型建立第46-47页
  4-2-3 方差分析和显著性检验第47-50页
  4-2-4 反应条件对脱硫率的影响分析第50-52页
  4-2-5 FCC 柴油加氢精制反应温度的预测第52-54页
 §4-3 高沸程FCC 柴油加氢脱硫性能评价及预测第54-62页
  4-3-1 实验设计第55-56页
  4-3-2 模型建立第56-57页
  4-3-3 方差分析和显著性检验第57-58页
  4-3-4 反应条件对脱硫率的影响分析第58-59页
  4-3-5 高沸程FCC 柴油加氢精制反应温度的预测第59-61页
  4-3-6 神经网络模型的应用第61-62页
 §4-4 本章小结第62-63页
第五章 结论第63-64页
参考文献第64-69页
附录 A第69-70页
致谢第70-71页
攻读学位期间所取得相关科研成果第71页

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