煤直接液化间歇反应器性能的人工神经网络模拟

• 作者: 刘辉 李建伟 李成岳 杨中凯
• 来源期刊: 煤化工
• 关键词: 煤直接液化 多相间歇反应器 BP 神经网络 模拟
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 27-30
• 页数: 4页
• 分类号: TQ529
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9598.2007.02.007

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘辉	北京化工大学化工资源有效利用国家重点实验室	130	924	16.0	24.0
2	李建伟	北京化工大学化工资源有效利用国家重点实验室	90	737	14.0	21.0
3	李成岳	北京化工大学化工资源有效利用国家重点实验室	186	2017	22.0	34.0
4	杨中凯	北京化工大学化工资源有效利用国家重点实验室	3	9	1.0	3.0