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龙图腾网获悉中国石油化工股份有限公司;中石化安全工程研究院有限公司申请的专利催化裂化装置催化剂微反应活性预测方法、装置及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116343932B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111565086.9，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权催化裂化装置催化剂微反应活性预测方法、装置及系统是由卢薇;杨文玉;李焕;张树才设计研发完成，并于2021-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本催化裂化装置催化剂微反应活性预测方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种催化裂化装置催化剂微反应活性预测方法、装置及系统，既属于化工领域，也属于人工智能领域。所述方法包括：对变量数据进行预处理，得到处理后的样本集；根据所述样本集构建催化裂化催化剂微反应活性初始预测模型；采用快速下降算法优化所述初始预测模型，得到催化裂化催化剂微反应活性目标预测模型；使用所述目标预测模型对预处理后的待测数据进行预测，得到催化剂微反应活性预测值。针对现有催化剂微反应活性的相关数据量少、频次低的问题，利用基于特征属性的局部异常因子算法识别异常数据和补偿缺失数据，基于递归RBF神经网络建立催化剂微反应活性预测模型，实现了催化剂微反应活性的预测。

本发明授权催化裂化装置催化剂微反应活性预测方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种催化裂化装置催化剂微反应活性智能预测方法，其特征在于，所述方法包括： 对变量数据进行预处理，得到处理后的样本集； 根据所述样本集构建基于递归RBF神经网络的催化裂化催化剂微反应活性初始预测模型； 采用快速下降算法优化所述初始预测模型，得到催化裂化催化剂微反应活性目标预测模型； 使用所述目标预测模型对预处理后的待测数据进行预测，得到催化剂微反应活性预测值； 所述对变量数据进行预处理，得到处理后的样本集，包括： 获取所有变量数据； 确定各变量数据的上下限区间值； 采用窗口分段法对所述变量数据进行分段； 采用基于特征属性的局部异常因子算法识别出异常数据段以及异常数据段中的异常数据，剔除异常数据； 补偿剔除异常数据后的变量数据中的缺失数据； 将补偿后的变量数据进行归一化处理，得到归一化数据； 对归一化数据进行降维处理，得到输入变量数据组； 在所述输入变量数据组中选取预设数量的数据组作为样本集； 补偿剔除异常数据后的变量数据中的缺失数据，包括： 筛选缺失数据的相关变量； 依据主成分分析法从所述相关变量中筛选出贡献率从大到小排列中的前E个变量作为RBF神经网络缺失补偿模型的输入变量； 建立RBF神经网络缺失补偿模型，所述RBF神经网络缺失补偿模型的隐含层结构根据输入变量和实验构造法确定为E+2个节点；输出层为缺失数据的补偿输出； 利用粒子群算法对RBF神经网络缺失补偿模型进行优化计算，获得优化后的RBF神经网络缺失补偿模型； 采用所述优化后的RBF神经网络缺失补偿模型进行补偿变量软测量，得到缺失数据的补偿值。

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