基于模型参数实时更新的催化裂化产品产率预测混合建模

作     者：薛腾方 周华 魏彬 

作者机构：厦门大学化学化工学院化学工程与生物工程系 

出 版 物：《石油学报(石油加工)》 (Acta Petrolei Sinica(Petroleum Processing Section))

年 卷 期：2025年

学科分类：081705[工学-工业催化] 08[工学] 0817[工学-化学工程与技术] 

基　　金：国家自然科学基金项目(22272138)资助 

主　　题：催化裂化 产率预测 混合模型 集总动力学 机器学习 

摘      要：针对流化催化裂化(FCC)集总反应动力学模型参数难以适应反应过程中工况和原料变化等情况，该研究基于代理模型所获取的模拟数据建立预测催化裂化产品产率的混合模型。该模型利用机器学习实时更新集总动力学模型参数，避免了纯数据驱动模型可解释性较差问题，弥补了集总动力学模型参数适配难的不足。结果表明，该混合模型具有较高的预测精度，其预测主要产品柴油、汽油和液化气产率的平均绝对百分比误差（MAPE）均小于2%。此外，在催化裂化原料性质波动、装置中关键参数检测信号含有噪声时，混合模型依旧保持较好的预测性能，其预测主要产品柴油、汽油和液化气产率的MAPE仍保持小于2%。由此说明所建立的混合模型具有较好的泛化性与鲁棒性，可为工业装置设计及操作优化提供理论指导。