基于数据挖掘和因子试验设计的聚丙烯装置生产优化  

A polypropylene unit production optimization based on data mining and full factorial design

作　　者：张运陶[1] 徐前勇[1] 程正军[1] 李维存 谢云颖 郭正军 

机构地区：[1]西华师范大学应用化学研究所,四川南充637002 [2]南充石达化工有限公司,四川南充637000

出　　处：《计算机与应用化学》2012年第11期1359-1362,共4页Computers and Applied Chemistry

基　　金：四川省科技厅科技支撑计划项目(2011GZ0135)

摘　　要：在将工艺参数优化技术用于优化某聚丙烯装置的温度、压力和反应时间等过程参数,使装置生产运行趋于平稳的基础上,采用23全因子试验设计对装置生产中的催化剂TiCl4、活化剂(C2H5)3Al和助催化剂CMMS的用量开展设计实验,通过对实验结果分析得出优化的催化剂、活化剂及助催化剂配料方案为TiCl4:(C2H5)3Al:CMMS=95g:0.9L:200g。以此配料方案进行生产试验,试验结果聚丙烯釜产量均值为3119.50kg,较试验对照期釜产量均值3033.75kg增加85.75kg,增幅达2.83%。After optimizing a production process of polypropylene device parameters by data mining technology, the unit has operated stabilization. Then the 23 full factorial design is used to choice the amount of catalyst and auxiliaries such as TiCh, （C2Hs）3AI and CMMS. Through analyzing the experimental results, the best catalyst and auxiliaries ingredients scheme is 95 g TiCh：0.9 L （C2Hs）3Al： 200g CMMS. To verify the optimization of the ingredients scheme, the experimental results show that the average of the polypropylene reactor yield has reached 3119.5 kg per reactor higher than the test period 263 reactors average production（3033.75 kg/reactor） 85.75 kg, the growth of about 2.83%.

关 键 词：聚丙烯 装置 数据挖掘 全因子试验设计 

分 类 号：TQ325.1[化学工程—合成树脂塑料工业] O212.6[理学—概率论与数理统计]