李郁

（大庆石化公司炼油厂，黑龙江 大庆 163711）

应用人工神经网络方法预测柴油闪点研究

李郁

（大庆石化公司炼油厂，黑龙江 大庆 163711）

精制柴油的闪点是衡量柴油质量的重要指标，在目前的柴油加氢脱硫生产中，主要根据操作人员的经验来调整，会产生较大的人为误差。文中采用了3种神经网络方法，研究在反应器床层最高点温度、分馏塔塔压、分馏塔塔顶温度、分馏塔塔底温度、氢油比波动时，预测柴油的闪点。结果表明，采用PSO-BP神经网络方法预测的柴油闪点均方误差为5.76×10-4，优于其它预测方法。

BP神经网络；GA-BP神经网络；PSO-BP神经网络；柴油闪点；预测

近年来中国成品油消费结构发生了明显的变化，柴油表观消费量的增长逐渐放缓，消费柴汽比逐年降低，在挖潜增效的大框架下实现柴油质量提升是目前最大的问题［1］。某石化公司1 300 kt/a柴油加氢脱硫装置于2014年11月建成投产，主要原料为常二线、焦化柴油，主要产品为精制柴油、石脑油、低凝柴油。装置采用一反应器、两塔、高低分流程，采用PHF-101催化剂。精制柴油的闪点作为柴油产品质量的衡量的重要指标，在目前的柴油加氢脱硫生产中，主要根据操作人员的经验来调整，往往会产生较大的人为误差从而影响产品质量。文中通过人工神经网络构建柴油脱硫装置柴油产品质量预测模型，预测在工艺条件变化时产品闪点变化情况［2］。

1 柴油产品的闪点模型的变量筛选

柴油产品的闪点是石油产品质量检测中的一项重要安全指标，它不仅可反映出油品发生火灾的危险性，还可以通过它判断商品油品中有无掺入易挥发物质的情况。……