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减压直拔生产沥青是生产道路沥青的主要方式,其经济性与能效性具有显著优势,但该生产过程对其原油的选择通常依赖定性分析及历史经验,缺乏完备的理论数据支持。通过收集大量沥青生产成功案例,提取对应原油的物性数据并进行处理与分析,结合支持向量数据描述（SVDD）单值分类器特性,建立基于SVDD的减压直拔生产沥青的原油种类识别模型。基于该模型对中国石化原油数据库中273种原油进行数据挖掘与识别,最终得到46种适合通过减压直拔方式生产沥青的原油,并通过可行性分析明确了单值分类器在油品数据挖掘中的有效性,为炼化企业经营决策提供了理论支持,明确了生产沥青的原油选择空间,降低原油试错成本,提高沥青生产的可行性。 相似文献
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由于工业实践的需要,非线性预测控制近年来受到广泛地关注.Volterra模型是一类特殊的非线性模型,非常适合描述工业过程中的无记忆非线性对象.传统的基于Volterra模型的控制器合成法及迭代计算预测控制器法计算量大,且不便于处理控制约束.非线性模型预测控制求解是典型的非线性规划问题,序列二次规划(sequential quadratic program,SQP)算法是求解非线性规划问题常用方法之一.针对Volterra非线性模型预测控制求解问题,本文将滤子法与一种信赖域SQP算法相结合,提出一种改进SQP算法用于基于非线性Volterra模型的带控制约束的多步预测控制求解,并分析了所提方法的收敛性.工业实例仿真结果证实了所提方法的可行性与有效性. 相似文献
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