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"人工神经网络"方法用于超临界流体萃取模拟 总被引:8,自引:0,他引:8
在15-30MPa和303-323K条件下,用超临界CO2流体萃取沙棘籽油,结果表明,最高沙棘油收率(30MPa,308K)可达到90%以上,对过程进行动力学模拟,建立了超临界萃取过程的人工神经网络(ANN)模型,以MATLAB软件为平台,编制了SFE-ANN模拟程序系统,采用3层BP网络结构,以压力,温度、萃取时间为输入,以萃取出油量为输出对网络进行训练,由此得到的网络可以对萃取速率和单位时间床高方向的萃取出油量进行准确的模拟和预测,与实验结果比较证明,训练样本集误差为0.2%,测试样本集误差为0.5%,模拟误差小于6%。 相似文献
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聚乙烯薄膜作为约束物,对可燃气云爆炸有着重要的影响.采用7.8%的乙炔/空气混合气进行了实验研究,薄膜厚度分别为0.02、0.04 mm和0.06 mm,层数为1~4层.结果显示,当采用单层厚度0.02 mm的薄膜时,半径0.5 m的半球形气云爆炸可产生2.410 kPa的最大超压;厚度0.06 mm时,最大超压达到3.642 kPa;薄膜层数为4层时,最大超压上升到13.125 kPa.建立了描述气云爆炸的理论模型,模型考虑了薄膜强度、层数对爆炸的影响,采用SIMPLE算法进行了数值求解.计算结果与实验值相比较,最大相对偏差14.8%,平均相对偏差4.73%.提出的方法对有弱约束物存在时,气云爆炸的灾害预测具有重要的指导意义. 相似文献