| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 劣质汽柴油混合加氢动力学研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 汽柴油加氢工艺 | 第11-13页 |
| 1.2.1 焦化汽油加氢工艺 | 第11-12页 |
| 1.2.2 柴油加氢工艺 | 第12-13页 |
| 1.3 加氢动力学模型 | 第13-16页 |
| 1.3.1 一级反应动力学模型 | 第13-14页 |
| 1.3.2 二级反应动力学模型 | 第14页 |
| 1.3.3 快慢一级反应动力学模型 | 第14-15页 |
| 1.3.4 n 级反应动力学模型 | 第15页 |
| 1.3.5 L-H 型动力学模型 | 第15-16页 |
| 1.3.6 集总动力学 | 第16页 |
| 1.4 汽油加氢动力学研究进展 | 第16-17页 |
| 1.5 柴油加氢动力学研究进展 | 第17-18页 |
| 1.6 本论文的研究目的和研究内容 | 第18-19页 |
| 第二章 汽柴油分馏装置的建立及验证 | 第19-26页 |
| 2.1 实验室小型分馏装置的设计 | 第19-21页 |
| 2.1.1 分馏型式的确定 | 第19-20页 |
| 2.1.2 分馏操作方式的确定 | 第20页 |
| 2.1.3 分馏塔型式的确定 | 第20-21页 |
| 2.2 分馏装置的建立 | 第21-22页 |
| 2.2.1 实验所需设备及材料 | 第21-22页 |
| 2.2.2 分馏装置的建立 | 第22页 |
| 2.3 分馏装置理论塔板数的确定 | 第22-25页 |
| 2.3.1 理论塔板数的确定 | 第22-24页 |
| 2.3.2 汽柴油分馏操作参数的确定及分馏效果验证 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 劣质汽柴油混合加氢工艺条件评价 | 第26-46页 |
| 3.1 前言 | 第26页 |
| 3.2 实验部分 | 第26-31页 |
| 3.2.1 实验原料 | 第26-27页 |
| 3.2.2 实验催化剂及保护剂 | 第27-28页 |
| 3.2.3 评价装置 | 第28-29页 |
| 3.2.4 汽柴油混合加氢评价 | 第29-30页 |
| 3.2.5 油品性质分析方法 | 第30-31页 |
| 3.3 工艺评价结果与讨论 | 第31-44页 |
| 3.3.1 反应温度对汽柴油混合加氢产品性质的影响 | 第32-34页 |
| 3.3.2 反应温度对加氢汽油和柴油性质的影响 | 第34-35页 |
| 3.3.3 反应空速对汽柴油混合加氢产品性质的影响 | 第35-37页 |
| 3.3.4 反应空速对加氢汽油和柴油性质的影响 | 第37-38页 |
| 3.3.5 氢油比对汽柴油混合加氢产品性质的影响 | 第38-40页 |
| 3.3.6 氢油比对加氢汽油和柴油性质的影响 | 第40-41页 |
| 3.3.7 反应压力对汽柴油混合加氢产品性质的影响 | 第41-43页 |
| 3.3.8 反应压力对加氢汽油和柴油性质的影响 | 第43-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 劣质汽柴油混合加氢动力学模型研究 | 第46-59页 |
| 4.1 劣质汽柴油混合加氢脱硫动力学模型研究 | 第46-51页 |
| 4.1.1 脱硫动力学数据 | 第46-47页 |
| 4.1.2 动力学模型的建立 | 第47页 |
| 4.1.3 动力学模型参数的求取 | 第47-49页 |
| 4.1.4 动力学模型的检验 | 第49-51页 |
| 4.1.5 动力学模型的推广 | 第51页 |
| 4.2 劣质汽柴油混合加氢脱氮动力学模型研究 | 第51-57页 |
| 4.2.1 脱氮动力学数据 | 第51-52页 |
| 4.2.2 动力学模型的建立 | 第52-53页 |
| 4.2.3 动力学模型参数的求取 | 第53-56页 |
| 4.2.4 动力学模型的检验 | 第56-57页 |
| 4.2.5 动力学模型的推广 | 第57页 |
| 4.3 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 汽柴油混合加氢脱硫率和脱氮率预测模型研究 | 第59-82页 |
| 5.1 前言 | 第59页 |
| 5.2 人工神经网络概述 | 第59-63页 |
| 5.2.1 BP 神经网络 | 第59-61页 |
| 5.2.2 RBF 神经网络 | 第61-62页 |
| 5.2.3 人工神经网络在石油化工中的应用 | 第62-63页 |
| 5.3 实验部分 | 第63页 |
| 5.4 动量 BP 神经网络模型的建立 | 第63-69页 |
| 5.4.1 脱硫率预测模型的建立 | 第63-67页 |
| 5.4.2 脱氮率预测模型的建立 | 第67-69页 |
| 5.5 LMBP 神经网络模型的建立 | 第69-74页 |
| 5.5.1 脱硫率预测模型的建立 | 第69-72页 |
| 5.5.2 脱氮率预测模型的建立 | 第72-74页 |
| 5.6 RBF 神经网络模型的建立 | 第74-78页 |
| 5.6.1 脱硫率预测模型的建立 | 第74-76页 |
| 5.6.2 脱氮率预测模型的建立 | 第76-78页 |
| 5.7 模型的分析对比 | 第78-79页 |
| 5.8 影响因素的考察 | 第79-80页 |
| 5.8.1 脱硫率影响因素的考察 | 第79-80页 |
| 5.8.2 脱氮率影响因素的考察 | 第80页 |
| 5.9 本章小结 | 第80-82页 |
| 结论 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
