2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、論文綜述了國內(nèi)外原油及餾分油物性關(guān)聯(lián)研究的進(jìn)展。采用實沸點(diǎn)蒸餾裝置將純梁原油切割成23個寬窄餾分,然后測定各寬窄餾分的密度ρ,折射率n,運(yùn)動粘度v,平均相對分子質(zhì)量M及表面張力σ等物性。 用逐步回歸方法進(jìn)行處理,得到適用于純梁餾分油6種物性的預(yù)測經(jīng)驗關(guān)聯(lián)式36個。包括密度的計算式8個(平均相對誤差在0.18%~0.57%之間,以下括號內(nèi)均為平均相對誤差),折射率計算式8個(0.07%~0.29%),中沸點(diǎn)計算式5個(0.97%~

2、2.21%),表面張力計算式7個(0.85%~3.60%),粘度計算式6個(1.01%~5.62%),平均相對分子質(zhì)量計算式2個(2.45%,4.49%)。除了20℃粘度的預(yù)測精度較低外,其他各關(guān)聯(lián)式形式簡單、準(zhǔn)確性好,有選擇余地,能夠滿足實用要求。 基團(tuán)貢獻(xiàn)法利用平均相對分子質(zhì)量來確定各餾分的基團(tuán)組成,在用單純形法估算基團(tuán)貢獻(xiàn)值的基礎(chǔ)上,借助逐步回歸算法,對實測物性進(jìn)行回歸,得到預(yù)測模型8個。其中密度預(yù)測模型1個(2.65%)

3、;折射率預(yù)測模型3個(0.99%~2.45%);<325℃餾分表面張力的預(yù)測模型1個(3.44%);>325℃餾分表面張力的預(yù)測模型3個(2.62%~3.45%),都能滿足工程計算的需要。 本論文將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入石油餾分物性計算,建立了2層隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)餾分油物性間的關(guān)聯(lián),將該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于預(yù)測餾分油的密度,折射率,中沸點(diǎn),表面張力,粘度,平均相對分子質(zhì)量,結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所得結(jié)果總體上比逐步回歸法和基團(tuán)貢獻(xiàn)法更優(yōu),結(jié)果滿

4、意。 本論文還采用了連續(xù)性方法預(yù)測餾分油的物性,其中定積分法是把逐步回歸法得到的物性預(yù)測模型看作是連續(xù)的。將所求餾分的初餾點(diǎn)和終餾點(diǎn)(或初餾點(diǎn)處的平均累計餾出質(zhì)量分?jǐn)?shù)和終餾點(diǎn)處的平均累計餾出質(zhì)量分?jǐn)?shù))分別代入到定積分的下限和上限,將經(jīng)驗關(guān)聯(lián)式作為被積函數(shù),積分即可得到所求物性的預(yù)測值,此方法描述的是物性與餾程間的關(guān)系,平均相對誤差在0.19%~4.78%之間,定積分法形式簡單,所用到的參數(shù)少。廣義積分法中被積函數(shù)引入了伽瑪分布密

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