摘要
本申请提供一种煤焦油加氢精准转化高十六烷值烷烃的方法,包括:获取初步工艺条件范围内的反应数据,若加氢深度超过预设阈值,则调整温度控制参数降低脱环程度,通过迭代计算得到稳定的正构烷烃生成效率;根据调整后的反应路径方案,在实际反应器中运行加氢过程,从实时监测数据中提取十六烷值波动范围,判断工艺条件和催化剂级配的适配性是否满足目标要求;若十六烷值波动范围超出预设阈值,则通过回归分析温度控制和压力调节的交互影响,采用梯度下降算法优化工艺条件,得到最终的工艺参数组合;获取精准转化结果的长期运行数据,通过机器学习算法分析催化剂级配和工艺条件的稳定性,判断反应路径的动态调整需求,得到自适应的加氢优化模型。
技术关键词
十六烷值
加氢
机器学习算法分析
催化剂
梯度下降算法
分析多环芳烃
参数
实时监测数据
多环芳烃含量
反应器
仿真系统
正构烷烃
数据预处理技术
压力
数据处理工具
支持向量机算法
支持向量机模型
回归分析方法
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鲁棒识别方法
梯度下降算法
模糊神经网络
样本
浊度
废气
吸附塔设备
处理过程数据
催化燃烧设备
设备状态数据
相位调制器
智能优化算法
电压驱动电路
合束器
光信号