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基于支持向量机的石脑油裂解制乙烯过程软测量建模研究的任务书
任务书
一、研究背景和意义
随着社会经济的不断发展和人民生活水平的提高，对化工产品需求的日益增长无疑要求化工过程的生产效率和产品质量得到进一步提升。在化工生产过程中，传统的实验方法的缺点显而易见，即测试成本高、耗时长，而且很难得到样本完整的数据。因此，提高化工过程的自动化程度，提高生产效率，降低生产成本，成为化工企业面临的重要问题。软测量技术，作为实时监测化工过程的一种主要方法，已受到越来越多的关注和应用。
软测量技术主要通过利用化学过程参数和过程数据之间的关系，进行建模与预测，实现对化工过程的实时监测和优化控制。支持向量机（SVM）是一种经典的机器学习算法，因其强大的泛化能力和高效的计算效率得到广泛应用。基于支持向量机的软测量建模，不仅可以实现化工过程的实时监测，还能对生产过程中的关键参数进行预测和优化控制，有助于提高生产效率和产品质量。
石脑油裂解制乙烯过程是化工生产中的一个重要环节。石脑油裂解制乙烯过程的优化控制不仅能够增加乙烯的产量和稳定性，降低生产成本，还能减少对环境的污染。因此，基于支持向量机的软测量建模对石脑油裂解制乙烯的生产过程有着重要的理论意义和实践价值。
二、研究内容和方法
本研究的研究内容为基于支持向量机的石脑油裂解制乙烯过程软测量建模。具体包括以下几个方面：
1.收集和预处理石脑油裂解制乙烯过程的数据。收集生产现场的实时数据，包括温度、压力、流量、反应时间等多个过程参数，并进行预处理，如去除异常值、缺失值等。
2.构建基于支持向量机的软测量模型。使用支持向量机算法对数据进行建模，实现对关键参数的实时监测和预测。在建模过程中，需要选择合适的核函数和优化算法，并进行模型参数的调优。
3.对建立的模型进行模拟和验证。通过对历史数据进行验证，检验模型的预测准确性和泛化能力。同时，针对不同的生产条件和参数变化，进行模型的实时监测和预测。对模型进行优化和改进。
本研究所采用的主要方法为基于支持向量机的软测量技术。通过对石脑油裂解制乙烯过程的实时数据进行分析和建模，实现对过程关键参数的实时监测和预测。同时，采用历史数据对模型进行验证和优化，进一步提高模型的泛化能力和预测准确性。
三、研究目标和预期成果
本研究的主要研究目标为基于支持向量机的石脑油裂解制乙烯过程软测量建模，预期达到以下成果：
1.建立基于支持向量机的软测量模型，实现对石脑油裂解制乙烯过程关键参数的实时监测和预测。
2.对建立的模型进行优化和改进，提高模型的泛化能力和预测准确性。
3.针对不同生产条件和参数变化，进行模型的实时监测和预测，为生产过程的实时优化和控制提供技术支持。
四、研究计划和进度安排
1.第一阶段（一个月）：收集和预处理石脑油裂解制乙烯过程的数据，包括温度、压力、流量、反应时间等多个过程参数，并进行预处理，如去除异常值、缺失值等。
2.第二阶段（两个月）：使用支持向量机算法对数据进行建模，实现对关键参数的实时监测和预测。在建模过程中，需要选择合适的核函数和优化算法，并进行模型参数的调优。
3.第三阶段（一个月）：对历史数据进行验证，检验模型的预测准确性和泛化能力。同时，针对不同的生产条件和参数变化，进行模型的实时监测和预测。对模型进行优化和改进。
4.第四阶段（一个月）：编写论文，整理数据、分析结果，完成论文撰写。
五、经费预算
本研究所需的经费主要包括实验室设备费、材料费、测试费等。具体预算如下：
项目|预算（元）
-|-
实验室设备费|50000
材料费|10000
测试费|5000
论文编辑费|3000
合计|68000
六、参考文献
[1]徐凯,徐小华,杜勇昌.基于支持向量机的软测量研究综述[J].仪器仪表学报,2009,30(11):2444-2450.
[2]吉顺,佟子博,陈希斌,等.基于支持向量回归算法的光气颗粒浓度软测量研究[J].化工学报,2016,67(12):5238-5244.
[3]张海涛,王晨芳,张志岗.基于支持向量机的硫酸生产过程软测量建模[J].化工学报,2012,63(6):1852-1856.