技术详细介绍
炼油化工过程中许多关键质量指标多依赖于离线化验分析，难以在线实
时测量，制约了先进控制和过程优化的实施。本成果立足于过程数据的
智能挖掘分析，采用最先进的机器学习技术，如深度神经网络、支持向
量机、非线性偏最小二乘等算法，建立可测工艺变量与过程质量变量之
间的数学模型，从而建立过程关键质量指标的软仪表。相关算法和技术
可以用于炼油化工装置中的汽油干点、柴油凝点、聚丙烯熔融指数在线
实时估计，有助于进一步的先进控制方案实施。
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