徐前勇
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：西华师范大学化学化工学院应用化学研究所更多>>
- 发文基金：四川省重点技术创新项目四川省科技厅科技支撑计划项目更多>>
- 相关领域：化学工程理学更多>>
- 基于数据挖掘和因子试验设计的聚丙烯装置生产优化
- 2012年
- 在将工艺参数优化技术用于优化某聚丙烯装置的温度、压力和反应时间等过程参数,使装置生产运行趋于平稳的基础上,采用23全因子试验设计对装置生产中的催化剂TiCl4、活化剂(C2H5)3Al和助催化剂CMMS的用量开展设计实验,通过对实验结果分析得出优化的催化剂、活化剂及助催化剂配料方案为TiCl4:(C2H5)3Al:CMMS=95g:0.9L:200g。以此配料方案进行生产试验,试验结果聚丙烯釜产量均值为3119.50kg,较试验对照期釜产量均值3033.75kg增加85.75kg,增幅达2.83%。
- 张运陶徐前勇程正军李维存谢云颖郭正军
- 关键词：聚丙烯数据挖掘
- Paǔta准则在醚化温度预测建模异常数据剔除中的应用被引量：1
- 2011年
- 以某化工企业MTBE装置的过程参数C4流量F1、CH3OH流量F2、混合原料预热温度T301为变量,用BP神经网络建立了关于醚化塔下部温度T303D的预测模型.经Paǔta准则剔除样本数据异常点后建立的BP模型,训练、验证和预测计算结果的确定系数R2分别为0.8873、0.8873和0.8582,而直接用原始数据建立的BP模型,训练、验证和预测计算结果的R2则分别为0.8361、0.8148和0.7376.研究表明,运用Paǔta准则剔除异常样本数据,可以较大幅度的提高模型的预测准确性.
- 徐前勇张运陶
- 关键词：MTBEBPNN
