Development of mathematical models of R-1 reactor hydrotreatment unit using available information of various types

2019

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1088/1742-6596/1399/4/044024
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Abstract The structures and model parameters of the hydrotreating reactor of a catalytic reforming unit were identified based on available information of various types. The structural identification of the developed reactor models was carried out on the basis of the ideas of the sequential switching of regressors method, and the parameters were identified using the least squares method modified for working in a fuzzy environment. The developed models have the structure of nonlinear regression models (for output, i.e. hydrogenated) and fuzzy multiple regression equations (for qualitative indicators of hydrogenated). When developing the models with the source information, we used available statistical and experimental data describing the operation of the reactor and fuzzy information representing the knowledge, experience and judgment of experts about the hydrotreatment process. Based on the simulation of the hydrotreatment reactor, a graph of the temperature dependence of the hydrogenate yield of the reactor is constructed. A linguistic model has been constructed that estimates the dependence of the temperature of the hydrotreating process on the quality of the feedstock. This model allows to determine the optimal temperature value in a fuzzy environment depending on the quality of the raw material being cleaned.