文献

J-GLOBAL ID：202002215545805140   整理番号：20A0572699

工業的石油精製プロセスのための非対称確率分布関数ベース蒸留曲線再構成と特徴抽出【JST・京大機械翻訳】

Asymmetric Probability Distribution Function-Based Distillation Curve Reconstruction and Feature Extraction for Industrial Oil-Refining Processes

著者 (3件)： Xue Yongfei (School of Automation, Central South University, Hunan, China) ,  Wang Yalin (School of Automation, Central South University, Hunan, China) ,  Sun Bei (School of Automation, Central South University, Hunan, China)
資料名： Energy & Fuels  (Energy & Fuels)
巻： 34  号： 2  ページ： 2533-2544  発行年： 2020年 
JST資料番号： E0805B  ISSN： 0887-0624  CODEN： ENFUEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 蒸留曲線は石油にとって不可欠な特性である。その特徴は,油精製プロセスのモデリングと最適化に有益である。少数のパラメータでこれらの特徴を捉えるために,非対称確率分布関数ベースの蒸留曲線再構成と特徴抽出法を工業的油精製プロセスのために提案した。著者らの研究において,いくつかの頻繁に使用される確率分布関数の表現力を,最初にいくつかの利用可能な蒸留データでテストした。統計によると,四つのパラメータを持つ非対称確率分布関数の一つであるKumaraswamy分布関数を最良として同定した。すべての蒸留データが産業で直接得られないので,全確率理論に基づくデータ合成技術を採用して,特に反応システムの出口で測定できない中間生成物に対して,非サンプリング流れの重要な蒸留点を推定した。蒸留曲線再構成に沿って,合成蒸留データの特徴を,状態遷移アルゴリズムを用いてKumaraswamy分布関数のパラメータを最適化することによって抽出した。本提案の有効性を実証するために,産業実験を実施した。Copyright 2020 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *石油 ,  蒸留 ,  確率論 ,  最適化 ,  *分布関数 ,  反応中間体 ,  有効性 ,  *特徴抽出 ,  *非対称性 ,  アルゴリズム ,  再構成 ,  反応系
準シソーラス用語： 状態遷移 ,  *蒸留曲線 ,  *確率分布関数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 石油と石油製品の性質,分析,試験  (YF02020X)

タイトルに関連する用語 (8件)： 工業 ,  石油精製 ,  プロセス ,  非対称 ,  確率分布関数 ,  蒸留曲線 ,  再構成 ,  特徴抽出