基于径向基函数神经网络的乙苯催化脱氢转化率的软测量应用

针对乙苯催化脱氢过程的特点，选用历史生产数据即乙苯进料、一反温度、二反温度、二反出口压力、水比、脱氢选择性，利用改进的径向基函数神经网络（RBFNN）来构建乙苯催化脱氢过程模型，通过企业实际生产数据对该网络进行测试，其结果表明该模型可真实模拟实际乙苯脱氢生产过程，为后续乙苯催化脱氢系统实施先进控制优化技术奠定了基础.