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基于深度学习和偏最小二乘法的4-CBA含量软测量
2022年
4-CBA含量是精对苯二甲酸(Pure Terephthalic Acid,PTA)工业产品质量的重要指标,因此必须重视4-CBA含量的软测量精度。文章将深度学习算法引入软测量建模,提出基于深度学习和偏最小二乘法的4-CBA含量软测量建模方法,并用该模型处理实际化工生产中的数据。实验结果表明,基于深度学习和偏最小二乘法的4-CBA含量软测量模型能够对4-CBA含量进行估计,结合了深度学习算法的优势,其预测精度比单纯的偏最小二乘法模型和神经网络模型更高。
毛佳敏赵厚田赵亚高逸煊
关键词:偏最小二乘法神经网络软测量
PTA中4-CBA和PT酸对聚酯的影响被引量:1
2021年
研究了精对苯二甲酸(PTA)中对羧基苯甲醛(4-CBA)和对甲基苯甲酸(PT酸)对聚酯(PET)生产的影响,结果表明:PTA中4-CBA主要对黏度、终缩聚真空度以及PET色值造成影响;PT酸会对PET装置的终缩聚真空度、PET分子质量造成较大影响。依据各项数据对比进行分析,提出减少4-CBA和PT酸对PET影响的措施,确保生产装置能够在稳定的真空条件下进行生产,提高效益。
钱国华邱中南郭禹曹徐剑锋
关键词:PTA4-CBAPT酸聚酯生产
一种基于卷积神经网络的4-CBA含量的动态软测量方法
本发明公开了一种基于卷积神经网络的4CBA含量的动态软测量方法,用于计算PTA氧化过程产生的4CBA含量,方法首先基于卷积神经网络构建动态软测量模型的输入与输出的映射关系,并将PTA氧化过程中有关可测变量的时间序列数...
刘瑞兰周鹏龚梦龙
文献传递
对羧基苯甲醛(4-CBA)标定过程不确定度讨论
2019年
工业精对苯二甲酸(PTA)中对羧基苯甲醛(4-CBA)的测定采用液相色谱外标法进行测定。分析过程中用到的标准样品采用标准加入法标定。标准样品标定的不确定度来源有样品处理、标准溶液制备、工作曲线、进样量(定量管)及重复测定不确定度等5个方面。从上述4个方面对标准样品的相对扩展不确定度进行了讨论。
赵英新
关键词:进样量
一种基于改进AdaBoost算法的4-CBA含量的软测量方法
本发明公开了一种基于改进AdaBoost算法的4CBA含量的软测量方法,采用双阈值的样本权值更新方法,选用BP神经网络训练作为弱学习器,将得到的一组弱学习器采用AdaBoost算法进行组合得到强学习器。该方法选择PTA...
刘瑞兰刘树云
文献传递
一种基于稀疏最小二乘支持向量机的4CBA含量的软测量方法
本发明公开了一种基于稀疏最小二乘支持向量机的4CBA含量软测量方法,该方法选择PX氧化过程有关过程变量作为模型的输入,要预测的4CBA含量作为模型的输出,选取历史运行数据作为初始训练样本;采用遗传算法对最小二乘支持向...
刘瑞兰戎舟唐超
文献传递
一种基于卷积神经网络的4-CBA含量的动态软测量方法
本发明公开了一种基于卷积神经网络的4CBA含量的动态软测量方法,用于计算PTA氧化过程产生的4CBA含量,方法首先基于卷积神经网络构建动态软测量模型的输入与输出的映射关系,并将PTA氧化过程中有关可测变量的时间序列数...
刘瑞兰周鹏龚梦龙
毛细管电泳法测定PTA中4-CBA、p-TOL含量
2017年
对毛细管电泳法测定PTA中4-CBA、p-TOL含量进行了研究。实验证明,该方法可同时分析PTA中4-CBA和p-TOL含量,且具备操作简便、分析速度快、分离效果及重现性好、准确度及精确度高等特点,加标回收率在98.0%~101.3%之间,完全可以满足PTA日常验收检测的需求。
赵燚根
关键词:毛细管电泳法PTA4-CBAP-TOL
基于双阈值AdaBoost算法的4-CBA含量软测量建模被引量:1
2017年
针对PX氧化过程中4-CBA含量无法在线测量的问题,提出了一种基于双阈值更新样本权重的AdaBoost算法,该算法以BP神经网络作为弱学习器,采用轮盘赌方法根据样本权重在训练样本集中选择部分样本训练弱学习器,采用上一轮弱学习器的训练相对误差绝对值来更新所有训练样本的权重,在此基础上,用双阈值对样本误差范围进行划分,然后用不同的权重因子与原来的样本权值相乘实现样本权值的二次更新。该过程降低了含有大误差的样本的权值,增加了较大误差的样本的权值,从而减小了在下一轮训练过程中选到异常样本的概率。分别采用5种不同的方法并用实测的工业数据建立了4-CBA含量软测量模型,仿真结果表明用提出的改进AdaBoost算法建立的4-CBA含量软测量模型,其预测误差小于其他方法建立的模型误差。
刘瑞兰刘树云戎舟江兵庞宗强
关键词:ADABOOST算法软测量双阈值
基于深度置信网络的4-CBA软测量建模被引量:4
2017年
PTA工业生产过程中4-CBA的含量是评价其产品质量的重要依据。将深度置信网络和已有的浅层算法相结合,提出基于深度置信网络的4-CBA软测量模型。深度置信网络是一种典型的深度学习算法,该算法在特征学习方面优势显著。根据实验结果,基于深度置信网络的软测量模型能够很好地估计4-CBA含量,和单纯的BP神经网络模型相比,基于深度置信网络的模型预测精度更高。
刘瑞兰毛佳敏
关键词:神经网络软测量

相关作者

颜学峰
作品数:136被引量:389H指数:10
供职机构:华东理工大学
研究主题:软测量 软测量方法 差分进化算法 PTA 自适应
申广照
作品数:9被引量:19H指数:2
供职机构:华东理工大学化工学院联合化学反应工程研究所
研究主题:钯碳催化剂 表观动力学 4-CBA 对羧基苯甲醛 对苯二甲酸
钱锋
作品数:697被引量:1,965H指数:23
供职机构:华东理工大学
研究主题:软测量 裂解炉 神经网络 存储介质 遗传算法
戴迎春
作品数:136被引量:475H指数:14
供职机构:上海大学
研究主题:纳米碳纤维 乙醛酸 乙二醛 聚酯纤维 催化
范玉刚
作品数:280被引量:319H指数:10
供职机构:昆明理工大学信息工程与自动化学院
研究主题:故障诊断 滚动轴承 高压隔膜泵 单向阀 奇异值分解