Radial Basis Function Neural Networks-Based Modeling of the Membrane Separation Process: Hydrogen Recovery from Refinery Gases

摘要

膜技术在石油化学工业发现了宽应用，主要在氢资源的纯化和恢复。在执行的一个重要角色预付工艺程序的控制(APC ) 的膜分离表演戏的精确预言。第一次，为薄膜分离法的一个软传感器的模型基于光线的基础函数(RBF ) 被建立了神经网络。主要表演参数，即，渗入氢集中，渗入煤气的流动，和残余氢集中，是由测量排除流动结构，膜参数，和另外的作文的操作温度，喂方面压力，渗入方面压力，残余方面压力，喂气体流动，和喂氢集中的估计的份量上。预言的结果能获得需要的效果。这条新奇途径的有效性为集成控制技术并且优化煤气的薄膜分离法的操作打一个基础。给词调音：膜分离；氢恢复；软传感器；RBF 神经网络；精炼厂；