基于GA-SVR模型预测多环芳香烃在超临界CO2中的溶解度

• 作者: 卞小强 张倩 陈静 韩兵
• 来源期刊: 石油化工
• 学科: 工学
• 关键词: 溶解度 支持向量机 遗传算法 多环芳香烃 超临界CO2
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 321-326
• 页数: 6页
• 分类号: TQ013.1
• 字数: 2541字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8144.2017.03.010

摘要

针对有机固体溶质在超临界CO2(SCCO2)中的溶解度实验耗时费力问题,采用基于支持向量机和遗传算法建立了多环芳香烃(PAH)在SCCO2中的溶解度模型(GA-SVR),利用PAH在SCCO2中的467个实验溶解度数据对GA-SVR模型进行了训练和预测,并基于帽子矩阵和William plot理论,建立了一种检测GA-SVR模型异常点的方法.实验结果表明,新模型预测PAH在SCCO2中的溶解度精度较高,绝对相对偏差最小为5.42％,最大7.77％,平均为5.94％,对所有数据点进行了异常点检测,发现新建模型没有出现异常数值.该研究成果为溶质在超临界流体中的溶解度计算提供了一种新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈静	西南石油大学应用技术学院	6	32	3.0	5.0
2	张倩	西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室	10	81	4.0	9.0
3	卞小强	西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室	23	85	6.0	7.0
4	韩兵	西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室	2	7	2.0	2.0