基于開源技術的FCC裝置產品收率預測BP神經網絡模型

作者：劉洋,苑丹丹,李浩,高雪穎

摘要：裝置產品收率的估算是前期全廠方案設計的重要環節,利用神經網絡技術進行裝置收率預測的效率高于傳統的人工估算,也是石化項目前期設計信息化的發展方向之一。基于開源語言Python和PHP的石化項目設計前期神經網絡系統,建立了一個適用于石化項目設計前期階段的MIP工藝流化床催化裂化(FCC)裝置產品收率預測的組合模型。結果表明,其預測結果與FCC裝置產品收率一致。

發文機構：中國石化工程建設有限公司

關鍵詞：石化項目設計前期階段催化裂化BP神經網絡開源語言PythonPHPdesign of petrochemical engineeringthe early stagecatalytic crackingBP neural networkopen source languagePythonPHP

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