常压塔腐蚀信息融合技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·国内炼油厂常压塔的腐蚀概况 | 第8-10页 |
| ·常压塔系统腐蚀信息类型 | 第10-11页 |
| ·信息融合技术的发展及应用 | 第11-13页 |
| ·信息融合的研究领域 | 第11-12页 |
| ·融合技术的主要算法 | 第12-13页 |
| ·常压系统腐蚀信息融合技术的应用 | 第13-15页 |
| ·信息融合技术在常压系统腐蚀领域研究的可行性分析 | 第13-14页 |
| ·常压系统腐蚀信息融合的优势 | 第14-15页 |
| ·课题研究主要内容 | 第15-17页 |
| 第二章 延长炼油厂常压塔工艺过程及腐蚀情况分析 | 第17-26页 |
| ·延长炼油厂常压系统工艺流程分析 | 第17-20页 |
| ·常压塔系统主要设备及腐蚀情况 | 第20-21页 |
| ·常压系统内主要设备的腐蚀分析 | 第20页 |
| ·常顶系统工艺流程 | 第20-21页 |
| ·常顶系统腐蚀主要类型分析 | 第21页 |
| ·常顶子系统划分 | 第21-24页 |
| ·常压塔顶上部塔盘及塔壁 | 第22页 |
| ·常顶系统汽液相管道 | 第22-23页 |
| ·常顶换热器及空冷器 | 第23-24页 |
| ·常顶回流及产品罐 | 第24页 |
| ·小结 | 第24-26页 |
| 第三章 延长炼油厂常压塔腐蚀监测系统设计 | 第26-35页 |
| ·常压装置腐蚀监测系统的总体要求 | 第26页 |
| ·腐蚀监测参数类型及位置的设计 | 第26-30页 |
| ·数据采集点的设置 | 第26-29页 |
| ·数据控制点的确定 | 第29-30页 |
| ·腐蚀监测方式及安装方法的确定 | 第30-33页 |
| ·腐蚀监测频率的设计 | 第30-31页 |
| ·探针材质的选用 | 第31页 |
| ·开孔方式的选择 | 第31页 |
| ·焊接方式的选择 | 第31-32页 |
| ·监测点安装方式设计 | 第32-33页 |
| ·腐蚀监测点的信息采集 | 第33页 |
| ·监测连接模式的要求与设计 | 第33-35页 |
| 第四章 信息融合技术在常顶腐蚀系统的应用研究 | 第35-54页 |
| ·神经网络模型结构及算法 | 第36-38页 |
| ·人工神经网络发展介绍 | 第36-37页 |
| ·神经网络的一般结构 | 第37-38页 |
| ·MATLAB语言中的神经网络的建模与应用 | 第38-41页 |
| ·BP神经网络 | 第38-40页 |
| ·径向基神经网络 | 第40-41页 |
| ·常顶系统影响Fe~(2+)含量的关系模型 | 第41-42页 |
| ·建立常顶系统目标函数预测网络 | 第42-53页 |
| ·BP网络预测精度及误差 | 第43-49页 |
| ·径向基神经网络预测精度及误差 | 第49-53页 |
| ·分析比较预测精度确定网络模型 | 第53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 第五章 常压塔顶系统腐蚀预测专家系统研究 | 第54-64页 |
| ·腐蚀预测专家系统的基本构成 | 第54-56页 |
| ·专家系统的基本结构 | 第54-55页 |
| ·专家系统的分类 | 第55-56页 |
| ·知识库的构成 | 第56页 |
| ·常顶系统腐蚀预测专家系统的建立 | 第56-58页 |
| ·腐蚀预测系统知识库的建立 | 第57页 |
| ·腐蚀预测系统数据库的建立 | 第57-58页 |
| ·常顶腐蚀预测系统界面的设计 | 第58-62页 |
| ·小结 | 第62-64页 |
| 第六章 结论 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录 | 第70-76页 |
| 详细摘要 | 第76-87页 |
