CRU穩(wěn)定汽油初餾點(diǎn)軟測(cè)量建模.docx

1、題：CRU穩(wěn)定汽油初餡點(diǎn)軟測(cè)量建模摘要初餡點(diǎn)是穩(wěn)定汽油生產(chǎn)過(guò)程中的一個(gè)重要指標(biāo)，它表示輕組分含量的多少。在現(xiàn)在的生產(chǎn)中，初俺點(diǎn)基本是在化驗(yàn)室由人工化驗(yàn)得到。由于化驗(yàn)的時(shí)間比較長(zhǎng)，不能用于實(shí)時(shí)控制。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和控制媒介的提高，軟測(cè)量技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。軟測(cè)量技術(shù)是利用統(tǒng)計(jì)、辨識(shí)、人工智能等方法建立數(shù)學(xué)模型，將不可測(cè)的量作為主導(dǎo)變量，通過(guò)測(cè)量與主導(dǎo)變量相關(guān)的量（輔助變量）來(lái)推測(cè)主導(dǎo)變量。軟測(cè)量技術(shù)可以連續(xù)不斷的預(yù)測(cè)不可測(cè)量，解決了過(guò)程生產(chǎn)中重要指標(biāo)靠化驗(yàn)時(shí)間滯后大的問(wèn)題，達(dá)到了以軟件代替硬件的目的。關(guān)鍵詞：初僧點(diǎn);軟測(cè)量;主導(dǎo)變量;輔助變量生產(chǎn)過(guò)程中，試圖確定各種輔助變量的取值范圍內(nèi)，選擇記錄

2、點(diǎn)。但同時(shí)應(yīng)注重價(jià)值的數(shù)據(jù)點(diǎn)應(yīng)合理分布范圍，即這些數(shù)據(jù)應(yīng)該代表:樣品應(yīng)均勻分布特征附近。每個(gè)特征點(diǎn)的數(shù)據(jù)應(yīng)合理分配近，甚至，應(yīng)該不會(huì)耗費(fèi)太多的樣品和特征點(diǎn)的邊緣點(diǎn)，少索取樣品，所以極易造成模型泛化能力削弱甚至建模失敗。所以點(diǎn)的選擇記錄應(yīng)注意合理分布，而且對(duì)樣本點(diǎn)“縮小”，以確保數(shù)據(jù)的代表性。1.4.2數(shù)據(jù)選擇與處理軟測(cè)量技術(shù)是通過(guò)計(jì)算過(guò)程數(shù)據(jù)血實(shí)現(xiàn)的，為了保證軟測(cè)量的額準(zhǔn)確性和有效性，對(duì)采集來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選時(shí)，要注意數(shù)據(jù)的有效性和精簡(jiǎn)性，均勻合理的分配采樣點(diǎn)，最大限度的拓寬數(shù)據(jù)的范圍，減少信息的重復(fù)，避免信息的冗余。除此之外，由于儀表測(cè)量誤差和環(huán)境噪聲的影響，對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理是軟測(cè)量技術(shù)必

3、不可少的一步。輸入數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性直接影響軟儀表的精度。對(duì)輸入數(shù)據(jù)預(yù)處理主要在以下兩方面進(jìn)行：數(shù)據(jù)變換和誤差處理。數(shù)據(jù)的變換對(duì)模型的精度，非線性的映射能力有很大的影響。數(shù)值變換包括標(biāo)度、轉(zhuǎn)換和全函數(shù)三部分。標(biāo)度用于解決測(cè)量量數(shù)據(jù)太大的問(wèn)題，從而改變算法的精度和穩(wěn)定性。轉(zhuǎn)換用于解決非線性的問(wèn)題，通過(guò)直接轉(zhuǎn)換或者尋找新變量代替原變量的方法來(lái)降低非線性。權(quán)函數(shù)主要用于對(duì)變量動(dòng)態(tài)特性的補(bǔ)償。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行誤差處理是十分重要的步驟，誤差處理保證了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，誤差的存在會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)的失效，任何數(shù)據(jù)的失效都會(huì)降低模型的精度，甚至是整個(gè)軟測(cè)量失敗。誤差可以分為隨機(jī)誤差和粗大誤差兩種。隨機(jī)誤差是由隨機(jī)因素引起的，可能是

4、操作過(guò)程中的微小擾動(dòng)環(huán)境噪聲等等，隨機(jī)誤差是不可避免的，但是隨機(jī)誤差符合統(tǒng)計(jì)規(guī)律，可以用濾波的方法減小，如算數(shù)平均濾波，阻尼濾波和小波濾波等。粗大誤差的處理包括利用3。法、隨機(jī)搜索法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。1.4.3軟測(cè)量模型的辨識(shí)和在線校正軟測(cè)量技術(shù)的關(guān)鍵是模型辨識(shí)，辨識(shí)得到的模型的精度直接影響軟測(cè)量的結(jié)果。隨著軟測(cè)量技術(shù)的發(fā)展，因?yàn)檐洔y(cè)量采用的理論工具和所針對(duì)的實(shí)際對(duì)象的不同，現(xiàn)在有多種軟件測(cè)量可以建模。這其中應(yīng)用最多的是統(tǒng)計(jì)回歸方法，如模式識(shí)別建模，機(jī)理模型建模，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等等。由于軟測(cè)量對(duì)象隨時(shí)間變化，非線性模型本身不完整性等特點(diǎn)，該模型在生產(chǎn)過(guò)程的軟測(cè)量建模在線校正是不可缺少的一部分。在線修

5、正的模型結(jié)構(gòu)，包括校準(zhǔn)和模型參數(shù)標(biāo)定。因?yàn)檎{(diào)整模型結(jié)構(gòu)需要大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)和長(zhǎng)期的訓(xùn)練時(shí)間，所以通常意義上在線校正主要是指對(duì)參數(shù)修正。目前，軟測(cè)量中使用最廣泛的是與主導(dǎo)變量的動(dòng)態(tài)特性相近，關(guān)系密切的可測(cè)量參數(shù)，例如精餛塔的溫度。軟測(cè)量技術(shù)在控制領(lǐng)域的研究和實(shí)踐中取得了很大的成功，但是目前沒(méi)有形成系統(tǒng)的理論。第1.5節(jié)文章的研究?jī)?nèi)容和結(jié)構(gòu)安排1.5.1文章研究的主要內(nèi)容本文主要研究了工業(yè)過(guò)程軟測(cè)量建模方法，非線性，根據(jù)工業(yè)過(guò)程參數(shù)的多重相關(guān)性的特點(diǎn)，基于多元逐步回歸和偏最小二乘法的方法來(lái)解決此類問(wèn)題的軟測(cè)量模型。同時(shí)熟悉掌握了催化重整煉油工藝，并將此方法應(yīng)用在催化重整的煉油生產(chǎn)過(guò)程中穩(wěn)定汽油初餡點(diǎn)

6、軟測(cè)量模型，驗(yàn)證了該方法的有效性。本論文的主要完成的工作如下：（1）掌握重整裝置的生產(chǎn)原理和工藝流程，從機(jī)理上認(rèn)識(shí)個(gè)變量對(duì)初儒點(diǎn)的影響。（2）應(yīng)用多元逐步回歸方法和機(jī)理分析選擇的輔助變量建立軟測(cè)量模型。（3）采用偏最小最小二乘法選取主元，建立軟測(cè)量模型。（4）利用主元分析的方法選取主元，再利用偏最小二乘法建立軟測(cè)量模型。（5）把建立的數(shù)學(xué)模型應(yīng)用到催化重整裝置中穩(wěn)定汽油初餡點(diǎn)軟測(cè)量建模，并檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠行浴?.5.2文章的結(jié)構(gòu)安排本文的結(jié)構(gòu)安排如下：一. 緒論：闡述了論文研究的理論依據(jù)和行業(yè)背景，明確的課題的研究意義?？偨Y(jié)了軟測(cè)量建模研究的現(xiàn)狀并有一個(gè)綜合評(píng)價(jià)方法。最后，總結(jié)論文的結(jié)構(gòu)安排。二

7、. 基于統(tǒng)計(jì)回歸技術(shù)的軟測(cè)量方法:著重研究了統(tǒng)計(jì)分析的軟測(cè)量建模方法，對(duì)多元逐步回歸及偏最小二乘法做了詳細(xì)的闡述和研究，通過(guò)數(shù)值試驗(yàn)分析驗(yàn)證了其局限性。三. 掌握重整裝置的生產(chǎn)原理和工藝流程，從機(jī)理上認(rèn)識(shí)個(gè)變量對(duì)初飼點(diǎn)的影響。四. 應(yīng)用多元逐步同歸方法和機(jī)理分析選擇的輔助變量建立軟測(cè)量模型?；谥髟治鲞x擇主元，利用偏最小二乘法建立數(shù)學(xué)模型，將模型應(yīng)用到軟測(cè)量建模中，并檢驗(yàn)其有效性。五. 把建立的數(shù)學(xué)模型應(yīng)用到催化重整裝置中穩(wěn)定汽油初僧點(diǎn)軟測(cè)量建模，并檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠行?。? 結(jié)論與展望:對(duì)全文內(nèi)容進(jìn)行歸納和總結(jié)，并對(duì)今后的研究工作進(jìn)行展望和規(guī)劃。第2章基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的回歸建模方法統(tǒng)計(jì)回歸技術(shù)主要是

8、通過(guò)統(tǒng)計(jì)理論建立輸入和輸出數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型。因?yàn)樗皇峭耆蕾囉谏a(chǎn)過(guò)程的機(jī)理和工藝分析，為復(fù)雜工業(yè)過(guò)程的統(tǒng)計(jì)回歸技術(shù)可以繞過(guò)復(fù)雜的過(guò)程和機(jī)理分析，通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論，對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的數(shù)學(xué)模型。統(tǒng)計(jì)回歸主要可分為線性回歸和非線性回歸:線性回歸分析要求自變量和因變量之間的近似線性關(guān)系見(jiàn)面，所以只適用于簡(jiǎn)單的線性擬合關(guān)系;非線性回歸是指自變量和因變量是之間的非線性關(guān)系。線性回歸和非線性回歸方程形式是已知的，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行了估計(jì)，當(dāng)然，常用的方法:最小二乘法擬合方法，多項(xiàng)式回歸方法，回歸方法，利用偏最小二乘法等。但是在復(fù)雜工業(yè)過(guò)程中，多種因素的影響主要變量，它很難給出一個(gè)方程和機(jī)制，因此如何之機(jī)制，建立一個(gè)

9、完全基于樣本模型成為眾多學(xué)者的研究。目前比較廣泛應(yīng)用的“黑箱”的建模方法主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等。本章討論統(tǒng)計(jì)回歸技術(shù)中的多元逐步回歸方法和偏最小二乘方法。第2.1節(jié)多元逐步回歸方法A. 思想多元回歸分析方法(基礎(chǔ)最小二乘法)；特點(diǎn)是雙向篩選；B. 計(jì)算步驟：1) 確定F檢驗(yàn)值在進(jìn)行逐步回歸計(jì)算前要確定檢驗(yàn)每個(gè)變量是否顯若的檢驗(yàn)水平，以作為引人或剔除變量的標(biāo)準(zhǔn)。檢驗(yàn)水平要根據(jù)具體問(wèn)題的實(shí)際情況來(lái)定。一般地，為使最終的同歸方程中包含較多的變量，水平不宜取得過(guò)高，即顯著水平a不宜太小，水平還與自由度有關(guān)2) 逐步計(jì)算(a) 計(jì)算全部自變量的貢獻(xiàn)(偏回歸平方和)Vi。(b) 在已引入的自變量中，檢查是否

10、有需要剔除的不顯著變量。這就要在已引入的變量中選取具有最小值的一個(gè)并計(jì)算其F值，如果FVFi,表示該變量不顯著，應(yīng)將其從回歸方程中剔除，計(jì)算轉(zhuǎn)至(c)。如F>Fi則不需要剔除變量，這時(shí)則考慮從未引入的變量中選出具有最大值的一個(gè)并計(jì)算值，如果F>F2，則表示該變量顯著，應(yīng)將其引入回歸方程，計(jì)算轉(zhuǎn)至(c)。如果FVF2,表示已無(wú)變量可選入方程，則逐步計(jì)算階段結(jié)束，計(jì)算轉(zhuǎn)入3)。（c）剔除或引人一個(gè)變量后，相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行消去變換，計(jì)算結(jié)束。其后重復(fù)（a）（c）再進(jìn)行下步計(jì)算。3）其他計(jì)算主要是計(jì)算回歸方程入選變量的系數(shù)、復(fù)相關(guān)系數(shù)及殘差等統(tǒng)計(jì)量。逐步回歸的具體計(jì)算步驟：（1）假設(shè)有n個(gè)

11、自變量Xio,Xii,Xii,因變量為y,有k個(gè)觀測(cè)點(diǎn)。根據(jù)最小二乘原理，y的預(yù)測(cè)值為：/=bi（）Xio+.+biiXii+bn（2-1）其中，0<i0<il.<il<n-l且各xit（t=l,2,3.1）是從n個(gè)自變量中按一定顯著性水平篩選出來(lái)的檢驗(yàn)為顯著的因子。篩選過(guò)程如下：首先做出（n+1）*（n+l）格式的系統(tǒng)初始相關(guān)矩陣rrOOrrOOR=rOy(2-2)ryOryOry,y矩陣中的元素是:(2-3)Z(呵-印(號(hào)-尋)*=1£（心-吊）£（勺-弓）2jt=iV&=1其中第n個(gè)變量為因變量y(2-4)(2-4)習(xí)=一£易

12、(，=1,2,?+1)i=（2）計(jì)算偏回歸平方和Vi=誓(i=o,l,2,Vi=誓(i=o,l,2,n-1)(2-5)（3）若Vv（）,則對(duì)應(yīng)的冶是已被選入的因子。若所有Vi<0的Vi中選出的Vmin=minVI,其對(duì)應(yīng)的因子為xmin，然后檢驗(yàn)因了Xmin的顯著性。若按一定顯著性水平選取F出:(2-6)（5二噤）（-，-1）<Flliyy則剔除因子X(jué)min,并對(duì)系統(tǒng)相關(guān)矩陣R進(jìn)行該因子的消元。轉(zhuǎn)（2）（4）若Vi>0,則對(duì)應(yīng)的Xi是未被入的因子若所有Vi>0的Vi中選出的Vmax=maxVi，其中對(duì)應(yīng)的因子為Xmax，然后檢驗(yàn)因子X(jué)max的顯著性，若按一定顯著性水平選

13、取F譏：(2-7)任+|）.（一/一2）尸脾）_'句>f_一成gyyFi.niax則因子X(jué)max被選入，并對(duì)系統(tǒng)相關(guān)矩陣R進(jìn)行該因子的增元改變，轉(zhuǎn)（2）直到上述過(guò)程沒(méi)有因子可以剔除為止。進(jìn)入回歸方程各因子的系數(shù):(2-8)常數(shù)項(xiàng)：如=亍-2岫(2-9)iel回歸值和偏差值："二如+人土，偏差值£=叫一丸（2-10）is/第2.2節(jié)偏最小二乘方法2.2.1偏最小二乘法的特點(diǎn)1. PLS是一種能處理多個(gè)因變量更多論述建模方法。尤其是當(dāng)變量在設(shè)定更高度的相關(guān)性，使用PLS回歸建模分析和比較了因變量，是一個(gè)多元回歸更有效、更可靠整體性強(qiáng)的建模方法。2. PLS能解決許

14、多以前使用常見(jiàn)的多元回歸分析方法不能解決這個(gè)問(wèn)題。諸如獨(dú)立變量之間的多重相關(guān)性問(wèn)題和樣本點(diǎn)不宜太小等問(wèn)題。3. PLS能實(shí)現(xiàn)多種數(shù)據(jù)分析方法的綜合應(yīng)用。它可以設(shè)置多元線性回歸法、主成分分析和典型相關(guān)分析為一體的基本技能。在一個(gè)PLS計(jì)算中，不僅可以得到更多的多變量的因變量回歸模型，可以分析兩組變量之間的關(guān)系,同時(shí)觀察樣本點(diǎn)相似結(jié)構(gòu)。這使得數(shù)據(jù)系統(tǒng)分析的內(nèi)容更加豐富，同時(shí)回歸模型為更多的細(xì)節(jié)的實(shí)際的解釋。4. PLS允許在最終模型包含所有原來(lái)的自變量，最大限度地利用數(shù)據(jù)信息，在相同的數(shù)據(jù)信息環(huán)境下PLS比普通的多元回歸模型具有較高的效率。5. 在建模方案的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化，可以在二維平而的多維數(shù)據(jù)特

15、征的觀察，強(qiáng)大的圖形功能。2.2.2偏最小二乘法的建模步驟1. 將X與Y進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，得到自變量矩陣E<)=(Eoi,Eo2,.,EoP)nxp和因變量矩陣Fo=(FOi,Fo2,.,Foq)nxq。標(biāo)準(zhǔn)化處理是為了公式表達(dá)上的方便和減少運(yùn)算誤差。&=(氣)"(2-11)其=或=4：s，Sy(2-12)/=j=1,2,.,pk=l,2,.,q2. 記ti是E()的第1個(gè)成,ti=Eoa)i,wi是E()的第1個(gè)軸，為一個(gè)單位向量，既|wi|=lo記ui是Fo的第1個(gè)成分，ui=Focioci是Fo的第1個(gè)軸，并且|ci|=lo如果要ti和山能分別很好地代表X與Y中的

16、數(shù)據(jù)變異信息，根據(jù)主成分分析原理，應(yīng)該有：Var(ti)-maxVar(ui)今max(2-13)另外,因?yàn)榛貧w建模的需要，要求h對(duì)山有很大的解釋能力，根據(jù)典型相關(guān)分析的思想山與ui的相關(guān)度應(yīng)達(dá)到最大值，即：r(ti,ui)3max(2-14)綜上所述，在偏最小二乘法回歸中，我們要求ti與ui的協(xié)方差達(dá)到最大，即：Cov(ti,ui)=r(ti,ui)>max(2-15)正規(guī)的數(shù)學(xué)表述如F：colwl=1clcl=1因此,將在|CO1|2=1和|C1=1的約束條件下，去求coi'Eo'Foci的最大值。采用拉格朗日算法（過(guò)程略）得出：是矩陣Eo'FoFo'

17、Eo的特征向量，對(duì)應(yīng)的特征值為Oi2,0,是目標(biāo)函數(shù)值，它要求取最大值,所以，是對(duì)應(yīng)于Eo'FoFo'Eo矩陣最大特征值的單位特征向量。而另一方面,5是對(duì)應(yīng)于矩陣E<）ToF（）o最大特征值0/的單位特征向量。求得和ci后，即可得到成分：tl=EOcolul=FOcl(2-17)然后,分別求Eo和Fo對(duì)h的回歸方程:EO=tlpl'+ElFO=tlrl*+Fl(2-18)回歸系數(shù)向量為:pl'=(tl'tl)Ttl'EOrl'=(tl'tl)Ttl'FO(2-19)3.用殘差矩陣Ei和Fi取代Eo和Foo然后，求第2

18、個(gè)軸皿和c2以及第2個(gè)成分12和U2,有:t2=Elco2u2=Flc2.92=<t2,u2>co2ElFlc2(2-20)同理，有：<02是對(duì)應(yīng)于矩陣EiTiFiTi最大特征值02的特征向量，C2是對(duì)應(yīng)于矩陣最大特征值的特征向量。所以得到回歸方程：El=t2p2+E2Fl=t2r2'+F2(2-21)回歸系數(shù)向量為:CEl't2P2=rf2=些I|t2|2(2-22)4.如此計(jì)算下去，如果X的秩是A,則會(huì)有:（E0=tlpl+t2p2+tApA'（223）F0=tlrl'+t2r2，+.tArA由于ti,t2,.,tA均可以表示成Eoi,Eo

19、2,.,Eop的線性組合，因此上式可還原成yk*=Fok關(guān)于yk*=Eoj的回歸方程形式，即：yk*=aklxkl*+ak2xk2*+akpxkp*+FAK（2-24）Fak是殘差矩陣Fa的第K列5.確定抽取成分的個(gè)數(shù)交義有效性下面要討論在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)表下,怎么確定最好的回歸方程。在許多情況下，偏最小二乘回歸方程并不需要選用全部的成分h,t2,.,tA進(jìn)行回歸建模，而是可以像在主成分分析時(shí)一樣，采用截尾的方式選擇前m個(gè)成分（m<A,A=秩（X）,僅用這m個(gè)后續(xù)的成分就可以得到一個(gè)預(yù)測(cè)性能較好的模型。在多元回歸分析中,經(jīng)常采用抽樣測(cè)試法來(lái)確定回歸模型是否適于預(yù)測(cè)應(yīng)用。該方法是把觀測(cè)到的樣本點(diǎn)

20、分成2部分:第1部分?jǐn)?shù)據(jù)用于建立回歸方程，求出回歸系數(shù)估計(jì)量bB，擬合值yB以及殘差均方和於；再用第2部分?jǐn)?shù)據(jù)作為試驗(yàn)點(diǎn)，代入所求得的回歸方程，由此求出0T和名。一般地,若有弟=扉，則回歸方程會(huì)有更好的預(yù)測(cè)效果;若弟2諦，則回歸方程不宜用于預(yù)測(cè)。在PLS建模中，究竟該選取多少個(gè)成分為宜，這可通過(guò)考察增加一個(gè)新的成分后，能否對(duì)模型的預(yù)測(cè)功能有明顯改進(jìn)來(lái)考慮。采用類似于抽樣測(cè)試法的工作方式，把所有n個(gè)樣本點(diǎn)分成2部分:第1部分除去某個(gè)樣本點(diǎn)i的所有樣本點(diǎn)集合（共含n-1個(gè)樣本點(diǎn)），用這部分樣本點(diǎn)并使用h個(gè)成分?jǐn)M合一個(gè)回歸方程;第二部分是把剛才被排除的樣本點(diǎn)i代入前面擬合的回歸方程，得到力在樣本點(diǎn)i

21、上的擬合值yhj（-i）o第2.3節(jié)主元分析回歸建模2.3.1主成分分析基本思想主成分分析是數(shù)學(xué)上的數(shù)據(jù)降維的一種方法。基本的想法是盡量許多原來(lái)的有一些相關(guān)的指標(biāo)（如p指標(biāo)），新組合的一套新的無(wú)關(guān)的綜合指標(biāo)來(lái)代替原來(lái)的指標(biāo)。通常數(shù)學(xué)上處理是將原p做一個(gè)線性組合，作為一種新的綜合指數(shù)。在所有的線性組合的F1的選擇應(yīng)該是最大的方差，故稱F1是第一的重要組成部分。如果第一主成分不足以代表原單指標(biāo)的信息，來(lái)考慮選擇第二個(gè)選擇F2線性組合。為了有效地反映出原始信息,F1現(xiàn)有信息將不會(huì)出現(xiàn)在F2,用數(shù)學(xué)語(yǔ)言表達(dá)要求Cov（Fl、F2）=0,F2即為第二主成分。以此類推可以構(gòu)造出第三、第四、第p個(gè)重要的組成

22、部分（主元）。2.3.2主成分分析的數(shù)學(xué)模型設(shè)有p項(xiàng)指標(biāo)（變量）:X,.,X,每個(gè)指標(biāo)n個(gè)觀測(cè)值，p得到原始數(shù)據(jù)資料陣如下：乩xipX=工21工22*2p=(X|,X2，.,Xp)(2-25)Xtn.Xttn其中Xj=(xjj,X27，xnp(i=1,2,.»p)用數(shù)據(jù)矩陣X的p個(gè)列向量(即p個(gè)指標(biāo)向量)X,x2,Xp作線性組合，得綜合指標(biāo)向量(特征向量)：鳥(niǎo)=1X+2iX?+.+apiXpF、=q°X+.+%,Xp''一一(2-26)Fp=ApXi+%X2+.+cippX記為：Fj=ajjXj+32jX2+.+apjXp(i=1,2,p)每個(gè)主成分的系數(shù)平

23、方和為1。即："*+福+“；=Li=l,2,.,p(2-27)ABSTRACTInitialboilingpointisoneofstabilizedgasolineproductionfigure,whichsayshowmuchlightcomponentcontent.Inthemodernproduction,initialboilingpointisgetbyartificialinlaboratorytests.Duetothetesttimeistoolong,whichcannotbeusedinreal-timecontrol.Withthedevelopmento

24、fcomputertechnologyandcontrolmediaimprovement,thesoftmeasurementtechnologyarisesatthehistoricmoment.Thesoftmeasurementtechnologyusesstatistics,identification,artificialintelligencemethodtoestablishthemathematicalmodel,regardingthemeasurablevariableasprimaryvariable,throughmeasuringrelatedsecondaryva

25、riablepredicttheprimaryvariable.Thesoftmeasurementtechnologycanbecontinuousforecasttheunmeasurablevariable.Solvingtheproductionprocessofimportantfigureontesttimedelay,reachingthepurposeofreplacinghardwaretosoftware.Keywords：Initialboilingpoint,Softsensor,primaryvariable,Secondaryvariable(2-28)(2-29)

26、(2-30)aj為單位向量：aj'aj=1,且由下列原則決定1) Fj與Fj(詳j,i,j=1,p)互不相關(guān),主元之間無(wú)相關(guān)信息，即Cov(FpFj)=0,并有Var(Fi)=af£ai,其中£為X的協(xié)方差陣。2) F是X,X2,Xp的一切線性組合(系數(shù)滿足上述要求)中方差最大的，P即Var()=maxVar(ciX.),其中c=(C|,c?,c)'oC°r=1F2與F是互不相關(guān)的X,X2，.»Xp-切線性組合中方差最大的，F(xiàn)p是與F,F2,，F(xiàn)p都不相關(guān)的X,X2,.»Xp的一切線性組合中方差最大的。滿足上述要求的綜合指標(biāo)向量

27、F,F2,Fp就是主成分，這p個(gè)主成分從原始指標(biāo)所提供的信息總量中所提取的信息量依次遞減，每一個(gè)主成分所提取的信息量用方差來(lái)度量，主成分方差的貢獻(xiàn)就等于原指標(biāo)相關(guān)系數(shù)矩陣相應(yīng)的特征值每一個(gè)主成分的組合系數(shù)如下：af=(，ii，a2iJJapj)就是特征值人i所對(duì)應(yīng)的單位特征向量方差的貢獻(xiàn)率如下:ai=&/£Ai=l%越大，說(shuō)明相應(yīng)的主成分反映綜合信息的能力越強(qiáng)。2.3.3主成分分析的步驟計(jì)算協(xié)方差矩陣計(jì)算變量數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣：E=(Sij)pxp，其中£(與_可(楊_弓)i，j=1,2,.,pn-1*=i求出£的特征值X及相應(yīng)的特征向量a求出協(xié)方差矩陣&#

28、163;的特征值入2入22>°及相應(yīng)的正交化單位特征向量:則X的第i個(gè)主成分為Fi=afX(i=1,2,p)o(1) 選擇主成分在已確定的全部p個(gè)主成分中合理選擇m個(gè)來(lái)確定主元。一般用方差貢獻(xiàn)率作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。解釋主成分與所含信息量的大小，主元個(gè)數(shù)的確定以累計(jì)貢獻(xiàn)率G(z)=Z4/£&.(2-32)r=l*=1達(dá)到足夠大(一般在85%以上)為原則。(2) 計(jì)算主成分得分向量計(jì)算n個(gè)樣品在m個(gè)主成分上的得分：Fj=%X+6z2/.X2+.+apiXp(2,33)標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)際應(yīng)用時(shí)，指標(biāo)的量綱往往不同，所以在主成分計(jì)算之前應(yīng)先消除量綱的影響。消除數(shù)據(jù)的量綱有很多方法，

29、常用方法是將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，即做如下數(shù)據(jù)變換：=X(iXj，=1,2,.,；/=1,2,.,(2.34)Sj其中'廣板廠習(xí)尸，j=1,2,po標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)陣記為X*,其中每個(gè)列向量(標(biāo)準(zhǔn)化變量)的均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為1,數(shù)據(jù)無(wú)量綱。標(biāo)準(zhǔn)化后變量的協(xié)方差矩陣(CovarianceMatrix)£=(Sjj)pxp，即原變量的相關(guān)系數(shù)矩陣(CorrelationMatrix)R=(r：；)nvn:IIxx-xZ(%T)-習(xí))J7=1Jt=V/=!V/=ln-7?-li,j=1,2,.»p此時(shí)n個(gè)樣品在m個(gè)主成分上的得分應(yīng)為：Fj=ajX+a2jX2*+.+apjXp*j

30、=1,2,m(2-35)2.3.4主成分分析的應(yīng)用因?yàn)橹鞒煞址治龇椒ň哂辛己锰匦?，主成分分析方法在建模及需要?shù)據(jù)處理的許多領(lǐng)域發(fā)揮了很大的作用。主成分析方法的主要應(yīng)用方向?yàn)椋豪弥鞒煞址治龇椒▉?lái)減少建模所需要的變量，降低數(shù)據(jù)空間的維數(shù)。通過(guò)分析主成分與原變量之間的系數(shù)關(guān)系，弄清原變量之間相關(guān)關(guān)系。1）多維數(shù)據(jù)的主成分分析的方法，處理后，選擇前兩個(gè)主成分，根據(jù)主成分所對(duì)應(yīng)的矩陣特征值的大小，得出n個(gè)樣品的平面分布,可直接由圖形分析每個(gè)樣本的主要成分的位置,也可以被分類，來(lái)樣加工，也可發(fā)現(xiàn)的圖形與大多數(shù)的樣本點(diǎn)的離群點(diǎn)。2）利用主成分分析的方法對(duì)構(gòu)造回歸模型，是利用最主要的組成部分，取代原來(lái)的獨(dú)立

31、變量作為一種新型的獨(dú)立變量做回歸分析。3）運(yùn)用主成分分析方法進(jìn)行篩選的回歸變量。返回變量的選擇具有重要的實(shí)際意義,為了使模型本身很容易做到結(jié)構(gòu)的分析、控制和預(yù)測(cè)、構(gòu)成最佳優(yōu)變量子集，去選擇最好的變量，使優(yōu)化變量量子設(shè)置。與主成分分析，篩選變量，可以用較小的計(jì)算量選擇變量，去選擇最好的改變影響量子集。這也是主成分分析中的應(yīng)用，最重要的是,但本文利用主成分分析法，選擇最優(yōu)的輔助變量集作為偏最小二乘法的輸入。4）利用主成分分析方法建立綜合評(píng)價(jià)函數(shù)，這種方法的主要思想是通過(guò)主成分分析的一個(gè)重要的組成部分，選擇m個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)作為加權(quán)函數(shù)、建立綜合評(píng)價(jià)函數(shù)來(lái)進(jìn)行評(píng)估。2.3.5主成分分析在本文的應(yīng)用

32、利用主成分分析的方法進(jìn)行輔助變量的選擇。輔助變量的選擇具有重要的實(shí)際意義,為了使模型本身很容易做到結(jié)構(gòu)的分析、控制和預(yù)測(cè),最好從原來(lái)的輔助變量集合中選舉輔助變量形成的一個(gè)子集，構(gòu)成最優(yōu)的輔助變量集合。利用主成分分析篩選變量，可以用較小的計(jì)算量選擇變量，去選擇最好的改變影響量子集。本文在建模中輔助變量選擇、也是偏最小二乘法的輸入，利用主成分分析法的原理，選取最少并旦所含信息量最大的輔助變量集，作為片最小二乘的輸入，以汽油初僧點(diǎn)為輸出建立CRU主分餡塔粗汽油初餡點(diǎn)點(diǎn)軟測(cè)量模型。第3章多元逐步回歸在建立CRU穩(wěn)定汽油初餡點(diǎn)軟測(cè)量模型中的應(yīng)用第3.1節(jié)裝置簡(jiǎn)介裝置設(shè)備為比利時(shí)雪夫隆煉油廠引進(jìn)的二手設(shè)備

33、，原投產(chǎn)于一九七零年，設(shè)計(jì)能力為40萬(wàn)噸/年，我廠引進(jìn)后由獨(dú)山子石化公司設(shè)計(jì)院重新設(shè)計(jì)為32萬(wàn)噸/年。2000年裝置進(jìn)行了45萬(wàn)噸/年配套項(xiàng)目的部分改造，現(xiàn)加工能力達(dá)40萬(wàn)噸/年。裝置主要分為兩部分，即預(yù)加氫部分和重整部分，預(yù)加氫部分包括預(yù)加氫反應(yīng)系統(tǒng)，精制油分僧脫水系統(tǒng)；重整部分包括重整反應(yīng)系統(tǒng)、分餛穩(wěn)定系統(tǒng)；輔助系統(tǒng)包括拔頭油脫硫系統(tǒng)、分子篩干燥系統(tǒng)及重整加熱爐發(fā)汽系統(tǒng)。第3.2節(jié)工藝原理3.2.1預(yù)加氫預(yù)加氫原料油為直餡僧分，雜質(zhì)(硫、氮、烯炷)含量少，其反應(yīng)條件較為緩和，反應(yīng)在一定的氫分壓和催化劑存在的情況下進(jìn)行，所用催化劑為FDSTA,重整原料油在預(yù)加氫反應(yīng)中主要誑行脫硫、脫氮、脫氧

34、、脫金屬、烯炷飽和等反應(yīng)。a.脫硫反應(yīng)：為了保證重整催化劑有較好的選擇性和穩(wěn)定性，重整原料中應(yīng)有較低的硫含量,對(duì)于PRT-C、PRT-D催化劑要求重整原料硫含量少于0.5ppmo脫硫反應(yīng)速度較快，存在于原料中的硫化物很快生成燒類與硫化氫。化學(xué)反應(yīng)方程式：(1) 硫醇RSH+FhRH+FhS(2) 硫酰RSR+2H2>2RH+2H2S(3) 二硫化物(RS)2+3H2>2RH+2H2Sb脫氮反應(yīng)重整原料中氮化物所含的氮，經(jīng)加成反應(yīng)轉(zhuǎn)化成氨和相應(yīng)的炷，但脫氮比脫硫困難的多，多數(shù)直儒重整原料油僧分中氮化物含量少，但是由二次加工汽油作重整原料時(shí)(如焦化汽油)，其氮化物較直儒原料要高的多，需

35、經(jīng)較高深度的加氫才能較徹底的脫除。對(duì)于PRT-C、PRT-D催化劑要求原料中氮含量小于0.5ppmo化學(xué)反應(yīng)方程式：(1)烷基胺R-CH2-NH3+H3R-CHs+NH(2)毗嚏C5H6N+5H2C5H12+NH3(3)日引噪C8H7N+6H2C8Hi6+NH3(4)毗呢C4H5N+4H2>C4H10+NH3(5)哇I琳C11H7N+6H2C9H18+NH3c. 烯炷飽合烯炷飽合生成烷炷，其加氫反應(yīng)速度比脫硫反應(yīng)略慢。原料中由于烯炷的存在,會(huì)增加催化劑上的積碳，縮短生產(chǎn)周期?；瘜W(xué)反應(yīng)方程式：(1) 單烯炷R-CH-CH2+H2R-CH2-CH3(2) 雙烯炷R-CH=CH-CH=CH+2

36、H2R-CH2CH2CH2CH3d. 脫氧反應(yīng)：原料油中含氧化合物在加氫條件下與氫反應(yīng)生成水及相應(yīng)的炷分子，通常很容易脫除。原料中的含氧化合物主要是環(huán)烷酸，在二次加工產(chǎn)品中也有酚類，如不除去,進(jìn)入重整反應(yīng)系統(tǒng)后加氫生成水會(huì)使系統(tǒng)中存水過(guò)多，從而使催化劑減活?；瘜W(xué)反應(yīng)方程式：(1) 酚類C6H6O+H2C6H8+H2。(2) 環(huán)烷酸C7H12O2+3H2C7H14+2H2Oe. 脫鹵素反應(yīng)有機(jī)鹵素物經(jīng)加氫可以生成相應(yīng)的炷類及鹵化氫，有機(jī)鹵化物的脫鹵比脫硫更困難一些。化學(xué)反應(yīng)方程式：RCL+H2一RH+HCLf. 脫金屈反應(yīng)原料中含砰、銅、鉛的化合物，在加氫條件下分解生成金屬，然后吸附在加氫催化劑

37、上，如不除去進(jìn)入重整反應(yīng)系統(tǒng)會(huì)使重整催化劑減活或失去活性。3.2.2重整催化重整以一定沸點(diǎn)范圍的石油餡份（屬于燃料型為80-170°C或180C,化工型裝置為70-140°C）,經(jīng)重整催化劑的作用，并在氫氣保護(hù)和一定的反應(yīng)條件下，發(fā)生芳構(gòu)化反應(yīng)和其它反應(yīng)，使原來(lái)含少量芳炷的原料發(fā)生分子結(jié)構(gòu)的重排，而成為富含芳炷和異構(gòu)烷炷的生成物。這種產(chǎn)物經(jīng)進(jìn)一步加工處理，可獲得高純度的芳烷或高辛烷值的汽油。催化重整主要進(jìn)行下述反應(yīng)a.六員環(huán)烷炷脫氫：在所有重整反應(yīng)中，六員環(huán)烷炷脫氫反應(yīng)速度最快，而且能充分轉(zhuǎn)化成芳炷，是重整的最基本反應(yīng)。C7H|4=C7H8+3田AHARON(3-1)(RO

38、N74.8)(RON120)+205.8KJ/mol45.2b.五員環(huán)烷炷異構(gòu)化成六員環(huán)烷炷：C7H14=C7H14AHARON(3-2)(RON80.6)(RON74.8)-18.9KJ/moI-5.8c.加氫裂化反應(yīng):C=C=C=C=C=C=C+H_C=C=C+C=C-(C)2AHRON(3-5)(RONO)(RON102)-58KJ/mol102d.脫甲基反應(yīng)：C6H14+H2C5H12AHARON(3-6)(RON24.8)(RON61.8)-67.6KJ/mol37.9C7H8+H2C&H6AHARON(3-7)(RON120)(RON100)-54.7KJ/mol-20e.

39、芳炷脫烷基反應(yīng):CgHio+H?>C7H8+CH4AHARON(38)(RON120)(RON120)-56.8KJ/mol0f.積炭反應(yīng)：炷類的深度脫氫，生成烯炷和二烯炷，烯炷進(jìn)一步聚合及環(huán)化，形成稠環(huán)芳炷,吸附在催化劑上，最終轉(zhuǎn)化成積炭，而使催化劑失活。上述反應(yīng)中芳構(gòu)化反應(yīng)和異構(gòu)化反應(yīng)是所希望的，而加氫裂解反應(yīng)、脫甲基反應(yīng)和積炭反應(yīng)是不希望的，應(yīng)盡量減小或避免。第3.3節(jié)工藝流程說(shuō)明3.3.1預(yù)加氫部分經(jīng)脫神處理后的重整原料（砰V150ppb,餡程：干點(diǎn)V175°C）自原料罐區(qū)來(lái)，經(jīng)原料泵P101升壓后與預(yù)加氫循環(huán)壓縮機(jī)C-101來(lái)的氫氣混合后進(jìn)入立換E-101的管程、臥式

40、換熱器E-101A/B的殼程與反應(yīng)產(chǎn)物換熱到200C左右進(jìn)入原料加熱爐F-101加熱，加熱到280C左右的物料依次通過(guò)加氫反應(yīng)器R101、脫氯器R-102進(jìn)行反應(yīng)，其中在R-101中進(jìn)行原料的脫硫、脫氮、脫氧、烯炷飽合以及脫金屬反應(yīng)；在R-102中進(jìn)行脫氯反應(yīng)（預(yù)加氫反應(yīng)如圖3.3.1所示）。反應(yīng)后的產(chǎn)物進(jìn)入E101A/B的管程、立換E-101的殼程與預(yù)加氫原料換熱降溫到100°C左右進(jìn)入空冷E102、水冷E-103冷卻至小于40C后進(jìn)入預(yù)加氫高分罐V-101進(jìn)行油氣分離。V101壓力控制在2.0MPa,含氫氣體去柴油加氫裝置或去瓦斯系統(tǒng)；如氫油比不足一部分氫氣可返回壓縮機(jī)入口分液罐

41、V104進(jìn)行循環(huán)。液相產(chǎn)物E104管程與脫水塔T-101底精制油換熱后進(jìn)T-101進(jìn)行脫水；T-101還有一部分進(jìn)料來(lái)自餡分油加氫裂化的重石腦油（進(jìn)料圖如圖3.3.2所示），由P-201C/D升壓經(jīng)T-101墊油線送至E-104管程入口，同V-101減油一起進(jìn)入T-101（脫水塔如圖3.3.3所示）。V-101切水包中的含硫污水進(jìn)入下水。T101塔底油一部分經(jīng)P-102升壓后進(jìn)再沸爐F102加熱到215°C左右返塔，為T101提供熱量；另一部分經(jīng)E104殼程與V-10I減油換熱到80°C左右后去重整作重整原料。塔底部分物料也可經(jīng)E-104殼程、E301殼程冷卻，作為精制油儲(chǔ)

42、存于906#、907#罐。塔頂產(chǎn)物經(jīng)E105,E106冷卻至40°C后進(jìn)入回流罐V103進(jìn)行汽液分離，罐內(nèi)液體經(jīng)回流泵P-103升壓，一部分做回流打入T-101的頂部，一部分經(jīng)脫硫罐脫硫后作為乙烯原料外送或去加氫T-403脫硫做石腦油送原料車間，頂部氣體進(jìn)入瓦斯系統(tǒng)。a>i5町視劇U11201：頊加氫反應(yīng)器R101-103P11142.101MPaP11142.101MPaTH08304rPHWOOMMPiT114<R1010420RIOtSftYJ10150R101EHYJ101T1149TI126C184rT1143»72rTI144287.7T?TI144

43、287.7T?T1145rT1145PD10400.014MPamie2.018E101ST101ItC202AC202BI喊合通4RC201IV301R401T101ItC202AC202BI喊合通4RC201IV301R401圖31預(yù)加氫反應(yīng)器鳥(niǎo)15Kia£iU11201:F-101U11201:F-101P»W1O1T51RXL2CT2GM.O%FC104AGMPaPB32C144ITI5O2CarTW03G650PT15O4CS25TTI5O5G0E101E*12.095MPaTH0402M4rFC101GC0213MPaTC101OA28OTE102ABCMPaA

44、痂4"M02GT101P101CE101AACWTI129G264,rFS122G”1228PH220OAMMR10Y81011664FO1140331406Nm30Nm3hStKS1013A5R102ORPD104O0013TH13。PIW3G1177PaFI10TG7821Nm3hFcioecvW101GfFC151RWlMPD18G0.420MPaloicjE10-WMAT101KFI10TGA1Mt4Nm3hE10241.1CPt2242.758MPaF1105V2CMT11050420VFC102CA42184k°hA581rTI1MTill®T1151

45、A79Qr1680cF1012124r1M理1P1Q,T1151BiHCfiOIGM50J%283.1T?nisic2849rnisiDni5iEMl7rT1181FF0191G0：14M190Nm34T8Nma*hLX101C202A1C202B1整合通It4RC»11V301R401T402圖32預(yù)加氫進(jìn)料圖32預(yù)加氫進(jìn)料immamimmamU11201:T-101E1O0ABCFC123GFC10TCV10誄WIWG81MPa36GF102AF102BP103BW17O200.9CT1117AOEQT?。物MPaFO12CO0169601Wkf2044kghbimbo210.4

46、TFC1W0M50235kghPC102A0.8&8MPaFQ11BOl01TM2eNm323Hm3hU111OMSS1X102.WO2F01120_0531517Na3100Nm3hF001PCI100A0225MP，F(xiàn)O113O0283X14151Nm3HWW3(jF1123H1WBC2138Pmor種0PI1090圖3-3脫水塔T-101TC1ZSA123.8TE1MFC1WOM50108kflhFC110CMA6413kghTilFC1110M0182«kaliT1132C2M4T：r102MBW104GJ1T膠|St&SiUTC11SCHC102GMO.OS

47、OPC108CTI134AC210TY14RT201C202AC201V301U合謂F301R401怦噩葉IFI111G0341MP1NB*心Qiao05075378kg4382S53.3.2重整部分預(yù)加氫來(lái)的精制油經(jīng)重整原料泵P-201A/B升壓后與重整循環(huán)壓縮機(jī)C-201來(lái)的氫氣混合，然后進(jìn)入原料換熱器E-201管程與重整反應(yīng)產(chǎn)物換熱到420°C左右，依次經(jīng)過(guò)F201,R201,F202,R202,F203,R203,F204,R204完成重整反應(yīng)。因?yàn)榉磻?yīng)過(guò)程主要是吸熱反應(yīng)，反應(yīng)中會(huì)有溫降產(chǎn)生，其中R-20I的溫降約為75°C,R202的反應(yīng)溫降約為40°C

48、,R203的反應(yīng)溫降約為25°C,R204的反應(yīng)溫降約在10-20°C（重整反應(yīng)器如圖3.3.4）o反應(yīng)后的產(chǎn)物進(jìn)入E201殼程與重整原料換熱到120°C左右，然后依次通過(guò)空冷E203、水冷E204殼程，冷卻到30-40°C后進(jìn)入氣液分離罐容V201oV201控制壓力在1.25MPa,頂部氫氣進(jìn)C-201進(jìn)行壓縮循環(huán)；C-201出口氫氣一部分作重整循環(huán)氫用，一部分經(jīng)水冷器E211殼程冷卻后進(jìn)V104作為預(yù)加氫的新氫（氣液分離如圖3.3.5所示）：V201壓控閥出來(lái)的氣體進(jìn)燃料系統(tǒng)；V201底的液體經(jīng)E205A/B/C殼程與穩(wěn)定塔T201底穩(wěn)定汽油換熱到1

49、20C左右進(jìn)T201；塔底穩(wěn)定汽油經(jīng)E205A/B/C管程與V-201減油換熱到90°C左右，再經(jīng)E209、E210冷卻至小于40°C后外送。塔底設(shè)有以4.0MPa蒸汽為熱源的再沸器E208為T201提供熱量。T201頂出來(lái)的產(chǎn)物經(jīng)空冷E206A/B,水冷換E207冷卻到小于40°C后進(jìn)入回流罐V202,氣相經(jīng)壓控進(jìn)燃料系統(tǒng)，液相經(jīng)回流泵P203升壓，一部分打回流返塔，一部分作為液態(tài)炷外送出裝置。為更好的保護(hù)重整催化劑少受硫的污染，在蒸發(fā)脫水塔旁設(shè)有精制油脫硫罐V-102,若預(yù)加氫反應(yīng)正常，V-102也可不投用。為防止鉉鹽的沉積，在E101管程出口上設(shè)有自加氫凝結(jié)

50、水泵P405來(lái)的凝結(jié)水注水點(diǎn)。為提高T101的精飼效果，C201的出口線上設(shè)有條到T101底的氫氣汽提線。設(shè)置有注氯泵P-303,抽二氯乙烷注入一反和三反入口，以保持催化劑的水氯平衡。為抑制新鮮或再生催化劑的裂解活性，在重整各個(gè)反應(yīng)器入口均設(shè)有預(yù)硫化設(shè)施。用高壓氮?dú)鈱⒆⒘蚬轛-310/1,2,3,4內(nèi)的硫化物壓入各個(gè)反應(yīng)器入口進(jìn)行硫化。為脫除和降低系統(tǒng)存水，重整臨氫系統(tǒng)設(shè)有分子篩干燥系統(tǒng)及分子篩再生系統(tǒng)。為更好的再生重整催化劑,C201出口及R202出口均設(shè)有工業(yè)風(fēng)注入點(diǎn)（穩(wěn)定汽油蒸僧如圖3.3.6所示）。前言1第1章緒論1第1.1節(jié)基于傳統(tǒng)方法的軟測(cè)量建模2第1.2節(jié)基于統(tǒng)計(jì)回歸分析的軟測(cè)量

51、建模3第1.3節(jié)人工智能建模方法4第1.4節(jié)軟測(cè)量方法在工業(yè)過(guò)程中的實(shí)現(xiàn)61.4.1軟測(cè)量輔助變量的選取71.4.2軟測(cè)量的數(shù)據(jù)選擇與處理81.4.3軟測(cè)量模型的辨識(shí)和在線校正8第1.5節(jié)文章的研究?jī)?nèi)容和結(jié)構(gòu)安排91.5.1文章研究的主要內(nèi)容91.5.2文章的結(jié)構(gòu)安排10第2章基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的回歸建模方法10第2.1節(jié)多元逐步回歸方法11第2.2節(jié)偏最小二乘方法132.2.1偏最小二乘法的特點(diǎn)132.2.2偏最小二乘法的建模步驟14第2.3節(jié)主元分析建模162.3.1主成分分析基本思想162.3.2主成分分析的數(shù)學(xué)模型172.3.3主成分分析的步驟182.3.4主成分分析的應(yīng)用202.3.5主成分

52、分析在本文的應(yīng)用20第3章多元逐步回歸在建立CRU穩(wěn)定汽油初僧點(diǎn)軟測(cè)量模型中的應(yīng)用21第3.1節(jié)裝置簡(jiǎn)介21H24GLC2O7GFC2O2CAFO258O14244Nr0Nm3hU11201：V-201.V-204E204ASV101|C202V202LSM2«>GBLSK2030C5*晦紋空虹登的氣吁芽故LC2O2GA50.0、C201E201/2PI1O4G2.754MP>S213LC20tGA502FI107CTVHNm»hP101FI107GA10558Nm3hPC20SOXidOiMFTC202T2011C202A1F101岐含姻道ITWIC201V3

53、01R401圖3-5氣液分離罐U11201:T-201TK21SBC2205rFC203OABIM232142hLC2CCCAO2、FC204GBM232S8kahTlZiaAO221-3VFC2O4GC42SB8k.hRXL1Q28.6%AI1023-M%Tt205C"rT1216O<44rPCEGA1.000MP1-rtrafji研一T1245蚯汽*«mi7.G22S4FCZWGAT1257O124.3rTH”682T?HC2O4CM0.090MPaLoraIA(W.1、TC222GA221.4T：C202APS217CPS217CAPttlTG0*2MPa210

54、.7VTI247210rIAC2O3G(M04GF020SGO3M63t4Nm3160Naai)FO222Q0:224472.1t449th圖3-6穩(wěn)定汽油分餡塔第3.4節(jié)MSR建模3.4.1輔助變量的選擇根據(jù)機(jī)理對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選：汽油精德發(fā)生在塔T201,故與初僧點(diǎn)最相關(guān)的因素主要為分餡塔的操作參數(shù)，主要有塔頂溫度、塔底溫度、液位、壓力、進(jìn)料量及進(jìn)料溫度、回流量及回流溫度等、由于分餡塔的壓力在實(shí)際操作中，保持某一特定的值，且一般不作為調(diào)節(jié)手段，所以壓力與初饞點(diǎn)的關(guān)系沒(méi)有操作數(shù)據(jù)作為參考依據(jù)。由此剔除以下數(shù)據(jù)：2預(yù)加氫進(jìn)料量，64T101進(jìn)料溫度,65T101塔頂溫度，68T101回流流量，73

55、T101塔底溫度,164段混氫流量，165二段混氫流量，176R201入口溫度，189R202入口溫度，204R203入曰溫度,216R204入曰溫度，289V201溫度,290V201壓力，295V201液位，317V205壓力，368V202進(jìn)料溫度,369V202液位。剩下F205出口溫度X20,T201塔頂回流X22。（聲明一點(diǎn)這兩個(gè)變量是和現(xiàn)場(chǎng)操作工人討論后得出的）作為輔助變量建模。3.4.2數(shù)據(jù)處理在一組條件完全相同的重復(fù)試驗(yàn)中，個(gè)別的測(cè)量值可能會(huì)出現(xiàn)異常。如果測(cè)量值過(guò)大或過(guò)小，這些測(cè)量數(shù)據(jù)不不正常的，或稱為可疑的。對(duì)于這些可以數(shù)據(jù)應(yīng)該使用樹(shù)立統(tǒng)計(jì)的方法辨別其真?zhèn)?，并決定取舍。常用的方法有拉一達(dá)法、小維那特法、格拉布斯法。當(dāng)試驗(yàn)次數(shù)較多時(shí)，可簡(jiǎn)單地用3倍標(biāo)準(zhǔn)偏差（3S）作為確定可疑數(shù)據(jù)取舍的標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)某一測(cè)量數(shù)據(jù)（xi）與其測(cè)量結(jié)果的算術(shù)平均值（又）之差大于3倍標(biāo)準(zhǔn)偏差時(shí)，用公式表示為：Ixi一又I>3S（3-9）則該測(cè)量數(shù)據(jù)應(yīng)舍棄。這是美國(guó)混凝土標(biāo)準(zhǔn)中所采用的方法，由于該方法是以3倍標(biāo)準(zhǔn)偏差作為判別標(biāo)準(zhǔn)，所以亦稱3倍標(biāo)準(zhǔn)偏差法，簡(jiǎn)稱3S法。取3S的理由是:根據(jù)隨機(jī)變量的正態(tài)分布規(guī)律，在多次試驗(yàn)中，測(cè)量值落在X-，一3S與X十3S之間