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《第36届中国控制会议论文集(C)》2017年
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基于特征优化的LS-SVM原油API度预报模型

屈诗云  贺婷婷  刘长鑫  丁进良  王琤  
【摘要】:原油物性预报是石油炼制工业的重要环节,提前预知原油物性可以很大程度保障炼化过程的加工效率和产品质量。本文以评价原油品质的重要指标——原油API度作为研究对象,利用原油核磁共振氢谱数据进行建模,针对传统建模方法难以应对的高维问题,提出一种基于特征优化的最小二乘支持向量机原油API度预报模型,该模型运用离散二进制粒子群优化算法对原油核磁共振氢谱数据进行特征优化选择。实例验证表明,所提出的模型显著提高了物性预报精度,具有很好的实际应用价值。
【作者单位】:东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室 中国石油化工股份有限公司九江分公司技术中心
【基金】:国家自然科学基金资助,项目批准号:61590922和61525302
【分类号】:TE624
【正文快照】:
l引言 原油API度(API gravity)是一种用以表示油品密度的量度,亦是评价原油品质的主要物性之一。目前,世界范围内产油国家与地区繁多,市场上加工和流通的原油种类复杂,性质多变。不论从保障原油加工效率和产品质量的角度考虑,还是便于在交易市场中按质论价,原油物性预报都显

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