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煤直接液化间歇反应器性能的人工神经网络模拟
  • 525
  • 作者

    杨中凯刘辉李建伟李成岳

  • 单位

    北京化工大学化工资源有效利用国家重点实验室北京化工大学化工资源有效利用国家重点实验室 北京100029

  • 摘要
    鉴于煤直接液化反应的复杂性和机理模型难以建立、计算量大等,结合人工神经网络建模方法,建立了煤直接液化间歇反应器的BP神经网络模型,并利用统计极差分析方法考察了影响反应器煤转化率、油收率及综合评价3个指标的8个关键因素的敏感程度。结果表明,训练完成的BP神经网络模型不仅能很好地拟合已知实验结果,而且具有良好的预测能力,预测结果的平均相对误差为3.75%;当煤为烟煤或亚烟煤、溶剂分别为萘满(1,2,3,4-四氢化萘)或循环溶剂时,综合评价给出的影响因素的敏感性顺序为:温度>反应时间>剂煤比>煤粒度>氢分压和填充程度>煤类型>溶剂类型。
  • 关键词

    煤直接液化多相间歇反应器BP神经网络模拟

  • 基金项目(Foundation)
    国家重点基础研究发展计划(973计划)；煤直接液化的反应工程学基础研究(No.2004CB217604)；
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