乙烯的制备方法
    41.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111148822A

    公开(公告)日:2020-05-12

    申请号:CN201980004325.8

    申请日:2019-07-04

    IPC分类号: C10G51/02 C10G9/12 C10G9/14

    摘要: 本发明涉及一种乙烯的制备方法。更具体地,提供一种乙烯的制备方法,包括:将热裂化压缩流进料到选择性地作为第一脱乙烷塔或脱丙烷塔来操作的第一蒸馏设备中;和将所述第一蒸馏设备的塔顶排出流进料到第二蒸馏设备中,其中,在所述第一蒸馏设备作为第一脱乙烷塔来操作的情况下,将所述第二蒸馏设备的塔底排出流进料到C2分离塔中,在所述第一蒸馏设备作为脱丙烷塔来操作的情况下,将所述第二蒸馏设备的塔底排出流通过第三蒸馏设备并且进料到C2分离塔中。

    乙烯分离工艺和分离设备
    42.
    发明公开

    公开(公告)号:CN110621645A

    公开(公告)日:2019-12-27

    申请号:CN201780090715.2

    申请日:2017-11-21

    IPC分类号: C07C5/08 C07C7/04 C07C11/04

    摘要: 本发明提供一种乙烯分离工艺,包括在常规脱乙烷塔上的附加脱乙烷塔和乙炔转化器,从而向乙烯分离塔的中间提供纯度为99%以上的乙烯流。本发明在不改变其中乙炔转化器设置在脱乙烷塔的下游的现有设备的情况下,通过经历乙烯预分离工艺,不仅实现增加乙烯产量而且减少能量消耗。

    用于估计电池的长期特性的系统和方法

    公开(公告)号:CN101809456A

    公开(公告)日:2010-08-18

    申请号:CN200880108304.2

    申请日:2008-08-21

    IPC分类号: G01R31/36

    CPC分类号: G01R31/3651 G06N7/00

    摘要: 一种用于估计电池的长期特性的系统,包括:学习数据输入单元,其用于接收要作为学习对象的电池的初始特性学习数据和长期特性学习数据;测量数据输入单元,其用于接收要作为估计对象的电池的初始特性测量数据;以及人工神经网络操作单元,其用于从所述学习数据输入单元接收所述初始特性学习数据和长期特性学习数据以允许人工神经网络进行学习,从所述测量数据输入单元接收初始特性测量数据并将已学习过的人工神经网络应用至所述初始特性测量数据上,并因此而根据电池的所述初始特性测量数据计算长期特性估计数据,并输出所述长期特性估计数据。