2020年第十七届中国研究生数学建模竞赛B题 汽油辛烷值建模
降低汽油精制過程中的辛烷值損失模型
一、背景
汽油是小型車輛的主要燃料,汽油燃燒產生的尾氣排放對大氣環境有重要影響。為此,世界各國都制定了日益嚴格的汽油質量標準(見下表)。汽油清潔化重點是降低汽油中的硫、烯烴含量,同時盡量保持其辛烷值。
我國原油對外依存度超過70%,且大部分是中東地區的含硫和高硫原油。原油中的重油通常占比40-60%,這部分重油(以硫為代表的雜質含量也高)難以直接利用。為了有效利用重油資源,我國大力發展了以催化裂化為核心的重油輕質化工藝技術,將重油轉化為汽油、柴油和低碳烯烴,超過70%的汽油是由催化裂化生產得到,因此成品汽油中95%以上的硫和烯烴來自催化裂化汽油。故必須對催化裂化汽油進行精制處理,以滿足對汽油質量要求。
辛烷值(以RON表示)是反映汽油燃燒性能的最重要指標,并作為汽油的商品牌號(例如89#、92#、95#)。現有技術在對催化裂化汽油進行脫硫和降烯烴過程中,普遍降低了汽油辛烷值。辛烷值每降低1個單位,相當于損失約150元/噸。以一個100萬噸/年催化裂化汽油精制裝置為例,若能降低RON損失0.3個單位,其經濟效益將達到四千五百萬元。
化工過程的建模一般是通過數據關聯或機理建模的方法來實現的,取得了一定的成果。但是由于煉油工藝過程的復雜性以及設備的多樣性,它們的操作變量(控制變量)之間具有高度非線性和相互強耦聯的關系,而且傳統的數據關聯模型中變量相對較少、機理建模對原料的分析要求較高,對過程優化的響應不及時,所以效果并不理想。
某石化企業的催化裂化汽油精制脫硫裝置運行4年,積累了大量歷史數據,其汽油產品辛烷值損失平均為1.37個單位,而同類裝置的最小損失值只有0.6個單位。故有較大的優化空間。請參賽研究生探索利用數據挖掘技術來解決化工過程建模問題。
二、目標
依據從催化裂化汽油精制裝置采集的325個數據樣本(每個數據樣本都有354個操作變量),通過數據挖掘技術來建立汽油辛烷值(RON)損失的預測模型,并給出每個樣本的優化操作條件,在保證汽油產品脫硫效果(歐六和國六標準均為不大于10μg/g,但為了給企業裝置操作留有空間,本次建模要求產品硫含量不大于5μg/g)的前提下,盡量降低汽油辛烷值損失在30%以上。
三、問題
由于催化裂化汽油精制過程是連續的,雖然操作變量每3 分鐘就采樣一次,但辛烷值(因變量)的測量比較麻煩,一周僅2次無法對應。但根據實際情況可以認為辛烷值的測量值是測量時刻前兩小時內操作變量的綜合效果,因此預處理中取操作變量兩小時內的平均值與辛烷值的測量值對應。這樣產生了325個樣本(見附件一)。
建立降低辛烷值損失模型涉及包括7個原料性質、2個待生吸附劑性質、2個再生吸附劑性質、2個產品性質等變量以及另外354個操作變量(共計367個變量),工程技術應用中經常使用先降維后建模的方法,這有利于忽略次要因素,發現并分析影響模型的主要變量與因素。因此,請你們根據提供的325個樣本數據(見附件一),通過降維的方法從367個操作變量中篩選出建模主要變量,使之盡可能具有代表性、獨立性(為了工程應用方便,建議降維后的主要變量在30個以下),并請詳細說明建模主要變量的篩選過程及其合理性。(提示:請考慮將原料的辛烷值作為建模變量之一)。
附件:
附件一:325個樣本數據.xlsx
附件二:樣本確定方法.docx
附件三:285號和313號樣本原始數據.xlsx
附件四:354個操作變量信息.xlsx
總結
以上是生活随笔為你收集整理的2020年第十七届中国研究生数学建模竞赛B题 汽油辛烷值建模的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇: android免root自动化,安卓免R
- 下一篇: C语言静态变量static的分析