TRIG TM提升管气化技术

自1972年在北京设立办事处,美国凯洛格布朗路特公司（英文缩写KBR）亲历了中国改革开放前后发展上的巨变,也见证了中国石油化工业的腾飞。至今,KBR公司全球雇员已达56000人,业务遍及49个国家。KBR公司已经在中国成功完成了95个项目,其中包括多套大型合成氨工艺技术、苯酚丙酮工艺技术、乙烯裂解工艺技术、ROSE炼油工艺技术、Superflex定向制丙稀技术、TRIG煤气化技术、苯胺工艺技术等。07年来,KBR一直坚持“专业务实、扎根中国、服务中国”的理念为中国用户提供所需的技术和服务。自2009年1月以来,KBR扩大了北京办公室的规模,招募了精兵强将,以便为中国用户提共更加及时和完善的专业技术服务。     

用于ANN训练的OBD剪枝算法的改进

将Marquardt算法和OBD算法结合 ,提出了一种神经网络的DOBD动态剪枝算法 .通过一种近似的动态计算灵敏度的方法和灵敏度删除下限技术 ,该算法能够在训练的同时删除低灵敏度的权重以简化网络 ,避免了OBD算法的反复训练 .新算法应用于稳定汽油蒸气压预估的模型中 .计算结果表明 ,DOBD算法可以有效地克服由于网络结构过于复杂造成的过拟合现象 ,并且比OBD算法具有更快的训练收敛速度.     

用于过程建模的BP网络的M训练法及其改进

以Sigmoid为传递函数的BP网络在过程系统工程领域已经得到了广泛的应用 ,但是一般的GDR训练算法在极小点附近易发生振荡 ,收敛速度慢。本文提出了人工神经网络M法训练的新途径 ,并且通过不同算例和工业实际数据建模应用证实了M算法的收敛速度大约是GDR算法的 5 - 10倍左右 ,有效地提高了网络训练的速度和训练效率     

DOBD Algorithm for Training Neural Network: Part II. Application

In the first part of the article, a new algorithm for pruning networkDynamic Optimal Brain Damage(DOBD) is introduced. In this part, two cases and an industrial application are worked out to test the new algorithm. It is verified that the algorithm can obtain good generalization through deleting weight parameters with low sensitivities dynamically and get better result than the Marquardt algorithm or the cross-validation method. Although the initial construction of network may be different, the finial number of free weights pruned by the DOBD algorithm is similar and the number is just close to the optimal number of free weights. The algorithm is also helpful to design the optimal structure of network.     

新的多产品间歇生产调度的MILP模型

提出了一种新的多产品厂间歇调度问题的连续时间混合整数线性规划 (MILP)模型,该模型的整数变量体系不依赖于时间块(或者事件点)的概念,并且利用了变量物理概念上的对称互补性,使得与传统的建模方法相比不仅整数变量的数目减少了一半以上,而且建模思想、建模理论都有了新的改进.通过对一个算例的考察证实了新模型可以快速地求得全局最优解.     

KBR的煤制合成氨新工艺

KBR传输床气化炉(也称之为TRIG)是一种先进的煤气化技术,可提供干净、无颗粒的合成气。TRIG是一种紧凑的加压循环流化床反应器,无内部或移动部件。其运行和机械设计源自KBR的流化催化裂化(FCC)技术,该技术已有60多年的成功商业运营经验。描述了煤制合成氨的KBR新工艺,其中TRIG作为KBR合成氨装置流程中的一部分,向一个典型的1500t/d的合成氨回路提供氢气。论述了基于TRIG特性的工艺整合和优化要素,以实现稳定高效的煤制合成氨工厂设计。     

用于过程建模的BP网络的M训练法及其改进

以Sigmoid为传递函数的BP网络在过程系统工程领域已经得到了广泛的应用，但是一般的GDR训练算法在极小点附近易发生振荡，收敛速度慢。本文提出了人工神经网络M法训练的新途径，并且通过不同算例和工业实际数据建模应用证实了M算法的收敛速度大约是GDR算法的5－10倍左右，有效地提高了网络训练的速度和训练效率。     

基于变动成本的炼油厂生产计划优化二次规划模型

根据炼油厂的实际生产特点，提出了一种新的基于二次规划的炼油厂生产计划优化模型，考虑了设备的单位变动加工成本，弥补了通常的线性规划模型目标函数基于产值最大的不足，避免了将成本函数分段线性化，整型变量数目快速增加的组合爆炸的现象，简化了求解过程。工业算例证实了该模型比不考虑成本的线性规划模型更为合理，可以根据设备加工成本的不同有效地分配物流。     

DOBD Algorithm for Training Neural Network: Part I. Method

Overfitting is one of the important problems that restrain the application of neural network. The traditional OBD (Optimal Brain Damage) algorithm can avoid overfitting effectively. But it needs to train the network repeatedly with low calculational efficiency. In this paper, the Marquardt algorithm is incorporated into the OBD algorithm and a new method for pruning network－the Dynamic Optimal Brain Damage (DOBD) is introduced. This algorithm simplifies a network and obtains good generalization through dynamically deleting weight parameters with low sensitivity that is defined as the change of error function value with respect to the change of weights. Also a simplified method is presented through which sensitivities can be calculated during training with a little computation. A rule to determine the lower limit of sensitivity for deleting the unnecessary weights and other control methods during pruning and training are introduced. The training course is analyzed theoretically and the reason why DOBD algorithm can obtain a much faster training speed than the OBD algorithm and avoid overfitting effectively is given.