WNN优化模型在模拟超临界二氧化碳中固体溶解度的应用

• 作者: 王威强 胡德栋
• 来源期刊: 低碳化学与化工
• 关键词: 小波神经网络 优化 固体溶解度 超临界二氧化碳 模拟忖
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 化工数据
• 页码范围: 75-78
• 页数: 4页
• 分类号: TQ015.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9219.2008.03.018

摘要

为了更好地模拟超临界二氧化碳(SC CO2)中固体的溶解度,提出了一种余弦常数r为0.1和采用部分动量法的Morlet自适应小波神经网络优化模型,并以温度T、压力P、溶质的摩尔体积v、熔点温度Tm、熔化热ΔH(km)、色散溶解度参数δ1和极性及氢键溶解度参数δ2为输入参数,对SC CO:中两种脂肪酸的溶解度进行了模拟.经过980次迭代得到了该模型对学习样本的最小模拟误差为1.34%,对预测样本的模拟误差为8.89%,都小于活度系数模型和其它两种常用小波神经网络模型,此结果表明该模型是一种SC CO2中固体溶解度的较好模拟模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王威强	山东大学机械工程学院	112	915	17.0	25.0
2	胡德栋	青岛科技大学机电学院	25	81	6.0	8.0