基于非线性主成分-广义回归神经网络法评估甲醇合成催化剂活性

• 作者: 沈伟 王焰 陈天富
• 来源期刊: 低碳化学与化工
• 关键词: 广义回归神经网络 非线性主成分分析 催化剂活性
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 50-52,55
• 页数: 4页
• 分类号: TQ018
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9219.2008.05.012

摘要

甲醇合成过程中,影响甲醇单程收率的因数较多,反应机理十分复杂,难以建立准确的机理模型.本文提出了用非主成分分析方法对输入变量预处理,运用广义回归神经网络的非线性映射能力,建立了甲醇合成单程收率的预测模型,并用此模型对不同时期的甲醇合成催化剂的活性进行评估.实例表明,此模型可对甲醇合成催化剂的活性进行定量评估,对指导甲醇生产具有重要意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈伟		4	0	0.0	0.0
2	陈天富		3	0	0.0	0.0
3	王焰		3	0	0.0	0.0