基于开源技术的FCC装置产品收率预测BP神经网络模型

作者：刘洋,苑丹丹,李浩,高雪颖

摘要：装置产品收率的估算是前期全厂方案设计的重要环节,利用神经网络技术进行装置收率预测的效率高于传统的人工估算,也是石化项目前期设计信息化的发展方向之一。基于开源语言Python和PHP的石化项目设计前期神经网络系统,建立了一个适用于石化项目设计前期阶段的MIP工艺流化床催化裂化(FCC)装置产品收率预测的组合模型。结果表明,其预测结果与FCC装置产品收率一致。

发文机构：中国石化工程建设有限公司

关键词：石化项目设计前期阶段催化裂化BP神经网络开源语言PythonPHPdesign of petrochemical engineeringthe early stagecatalytic crackingBP neural networkopen source languagePythonPHP

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