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基于Bayes估计的催化剂失效判定方法

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-10页
Contents第10-13页
第一章 绪论第13-22页
   ·研究背景及问题的提出第13-17页
     ·研究背景第13页
     ·问题的提出第13-14页
     ·国内外的发展状况第14-16页
     ·解决思路第16-17页
   ·本课题研究意义及可行性分析第17-19页
     ·课题研究意义第17-18页
     ·可行性分析第18-19页
   ·课题研究内容第19-20页
     ·课题来源第19-20页
     ·课题研究内容第20页
   ·论文的结构和技术路线第20-21页
   ·本章小结第21-22页
第二章 硫磺回收装置工艺流程及监测参数关联分析第22-34页
   ·硫磺回收装置工艺流程分析第22-26页
     ·硫磺回收部分第23-24页
     ·尾气处理部分第24-25页
     ·工艺流程相关说明第25-26页
   ·装置主要监测变量与控制分析第26-30页
   ·监测参数关联分析第30-33页
     ·催化剂活性关联监测参数分析第30-31页
     ·各关键监测点的影响参数分析第31-33页
   ·本章小结第33-34页
第三章 监测参数预测技术研究第34-55页
   ·监测参数特点分析及稳态性验证第34-41页
     ·监测参数特点分析第34页
     ·监测参数稳态性验证第34-41页
       ·影响参数之间的相关分析第35页
       ·影响参数的自相关分析第35-41页
   ·监测参数预测方法的研究第41-48页
     ·高斯-马尔科夫假定第41-42页
     ·最小二乘参数估计量第42-43页
     ·模型效果分析第43-48页
       ·残差的样本方差第43-44页
       ·复测定系数第44-46页
       ·F检验第46-47页
       ·回归参数的显著性检验第47-48页
   ·各关键监测点的预测模型拟合第48-54页
     ·关键监测点TRA3530的预测模型拟合第48-52页
     ·关键监测点FT3503V的预测模型拟合第52-53页
     ·关键监测点TRC3501的预测模型拟合第53页
     ·关键监测点TRC3502的预测模型拟合第53页
     ·关键监测点TRC3515C的预测模型拟合第53-54页
   ·本章小结第54-55页
第四章 Bayes估计技术研究第55-62页
   ·Bayes估计技术研究第55-56页
     ·一般问题的陈述第55页
     ·Bayes的基本思想第55-56页
   ·Bayes估计技术应用第56-61页
     ·课题研究对象的陈述第56页
     ·分层次的Bayes估计第56-58页
     ·历史数据仿真检验第58-61页
   ·本章小结第61-62页
第五章 自学习机制研究第62-72页
   ·关键监测点预测参数自学习机制第62-67页
     ·偏相关系数第62-65页
       ·偏相关系数的定义第63-64页
       ·偏相关系数的检验第64-65页
     ·变量筛选方法第65-67页
       ·偏F检验第65-66页
       ·逐步回归法第66-67页
   ·关键监测点选择机制第67-71页
   ·本章小结第71-72页
第六章 应用系统实现第72-78页
   ·系统需求分析第72页
   ·系统实现及应用第72-77页
     ·催化剂状态判定辅助系统第72-74页
     ·数据检验辅助系统第74-75页
     ·装置生产数据报表管理系统第75-77页
   ·本章小结第77-78页
总结与展望第78-80页
 1. 全文总结第78-79页
 2. 研究展望第79-80页
参考文献第80-83页
攻读硕士期间发表的论文第83-84页
独创性声明第84-85页
致谢第85-86页
附录1 硫磺回收装置主要设备一览表第86-88页
附录2 硫磺回收装置主要监测仪表一览表第88-93页
附录3 关键监测点TRA3530及其影响参数数据一览表第93-102页

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