1. 毕业设计（论文）主要内容：
本课题首先对熟悉乙烯装置丙烯塔分离过程和装置，熟练掌握乙烯装置丙烯塔主要的操作参数，并用Aspen Plus对该装置建立正确的模型并生成大量操作数据。
在此基础之上，学习深度学习技术在构建简约模型中的应用，和列队竞争算法在操作优化问题中的应用。
利用深度学习技术对乙烯装置丙烯塔的生产数据进行简约模型的建立，并利用列队竞争算法进行操作优化。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1.查阅不少于15篇的相关资料，其中英文文献不少于5篇，完成开题报告；
2.学习Aspen Plus的化工过程建模和列队竞争算法；
3.利用深度学习技术建立列乙烯装置丙烯塔的简约模型；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
（1）第3-4 周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需相关资料，确定方案，完成开题报告；
（2）第5-10 周：在文献系统调研的基础上，建立乙烯装置丙烯塔分离过程的Aspen Plus模型，学习列队竞争算法和深度学习技；
（3）第11-14周：利用深度学习技术对乙烯装置丙烯塔的生产数据进行简约模型的建立，并利用列队竞争算法进行操作优化。
4. 主要参考文献
[1] Hinton G E, Osindero S, Teh Y W. A fast learning algorithm for deep belief nets[J]. Neural computation, 2006, 18(7): 1527-1554.
[2] Yan L X. Solving combinatorial optimization problems with line-up competition algorithm[J].Computers chemical engineering，2003，27（2）：251-258.
[3] 钟锡海, 陈奋龙, 王崇明, 等. 乙烯装置丙烯塔运行问题分析及对策[J]. 石化技术与应用, 2005, 23(5): 380-381.
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