论文部分内容阅读
环烷芳烃在不同类型分子筛上的催化裂化反应性能研究
【摘 要】
:
催化裂化轻循环油(LCO)多环芳烃含量高、加氢改质难度大,难以生产国六车用柴油的调和组分,并且随着消费柴汽比的逐年下降,LCO的出路面临严峻挑战。LCO加氢-催化裂化组合工艺是解决LCO过剩的理想途径之一,该工艺的难点是如何将适度加氢后的LCO中富含的环烷芳烃尽可能开环裂化,得到更高的轻质芳烃和低碳烯烃等目的产物收率。本文以环烷芳烃模型化合物四氢萘为探针分子,研究其在不同类型分子筛上的催化裂化反应
【机 构】
:
中国石油大学(华东)
【出 处】
:
中国石油大学(华东)
【发表日期】
:
2021年09期
【基金项目】
:
其他文献
传统的协同过滤算法过于依赖用户之间的评分,容易出现冷启动和数据稀疏性问题,同时推荐结果单一,针对以上问题,本文提出了一种融合信任因子的多样化电影推荐算法.首先对用户相似度计算方法进行改进,引入用户间信任度关系和属性特征信息.接着使用聚类方法把具有相同兴趣的用户划分在同一社群.最后在评分时综合考虑用户活跃度对电影的推荐度,引入惩罚因子,从而为目标用户提供个性化、多样化的电影推荐.实验结果表明,本文提