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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:簡伯錩
研究生(外文):Po-Chang,Chien
論文名稱:重油成份與觸媒裂解性能之可行性研究
論文名稱(外文):Studies of the Catalyst and Heavy Oil
指導教授:謝邦昌謝邦昌引用關係張光昭張光昭引用關係
指導教授(外文):Ben-Chang,ShiaKuang-Chao,Chang
口試委員:鄭宇庭鄭宗記
口試委員(外文):Yu-Ting,ChengTsung-Chi,Cheng
口試日期:2014-06-13
學位類別:碩士
校院名稱:輔仁大學
系所名稱:統計資訊學系應用統計碩士在職專班
學門:數學及統計學門
學類:統計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2014
畢業學年度:102
語文別:中文
論文頁數:51
中文關鍵詞:時間數列ARIMA轉換函數
外文關鍵詞:Time seriesARIMATransfer Function
相關次數:
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本研究目的在找出重油煉製過程中五個參數:煉量、反應器溫度、含鐵量、含鈉量、黏度對觸媒裂解使用期限的影響。在研究方法上,運用單變量ARIMA模型預測反應器壓力差趨勢變化,及各個投入變數與產出變數轉換函數預測模型與因果關係之ARIMA轉換函數模型。經由本研究之探討,單變量ARIMA模型預測能力配適度R2值為0.936,可視為優良預測模型;各個轉換函數模型亦相同達到R2大於0.936之值。除了含鈉量對反應器壓力差無顯著影響外,其餘四個投入變數對產出變數皆有顯著影響,而投入變數大都在當期或延遲數期後產生影響。建議在重油進料應加強監控成份組成,而在煉量操作與溫度控制方面,則應該在油品產出量與操作設備穩定度之間取得某種程度上的平衡,才能夠延長觸媒使用壽命。
This study aims to identify the heavy oil refining process five parameters: refining capacity, the reactor temperature, iron content, sodium content, viscosity influence on the life of the catalytic cracker. In research methods, using univariate ARIMA model to predict reactor pressure differential trends, and the various input variables and output variables conversion function ARIMA transfer function model predictive models and causality.
This study by the univariate ARIMA model predictive capability with moderate R2 value of 0.936, can be regarded as an excellent prediction model; each transfer function model has the same reach of the R2 value greater than 0.936. In addition to sodium no significant effect on the amount of differential pressure in the reactor, the remaining four input variables Individually significant impact on output variables, and input variables most influence upon the number of current or delayed.
第壹章 緒論 1
第一節 研究背景 1
第二節 研究動機與目的 1
第三節 論文架構 4
第貳章 文獻探討 5
第一節 前言 5
第二節 重質油、觸媒與加氫脫硫定義 6
第三節 相關文獻 10
第參章 研究方法 11
第一節 研究對象 11
第二節 研究架構 12
第三節 研究流程 13
第四節 研究方法 13
第五節 資料處理軟體 26
第肆章 資料分析 27
第一節 資料來源及說明 27
第二節 變數描述分析 27
第三節 單變量ARIMA模型 28
第四節 ARIMA轉換函數模式 33
第五節 投入變數模型 41
第六節 轉換模型比較 45
第伍章 結論與建議 47
第一節 結論 47
第二節 研究與建議 48
第三節 研究限制 48
參考文獻 49

中文部份
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英文部份
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