基于计算机智能算法的纤维素生物质醇解优化

• 作者: 吴彦国 徐桂转 王晨
• 来源期刊: 河南农业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 人工神经网络 遗传算法 秸秆 醇解
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 农业工程
• 页码范围: 371-376
• 页数: 6页
• 分类号: S216
• 字数: 3424字
• 语种: 中文

摘要

研究了利用计算机智能算法优化纤维素生物质秸秆醇解制备乙酰丙酸甲酯.考察了反应温度、反应时间和催化剂量对乙酰丙酸甲酯产率的影响.在温度170～190 ℃,反应时间1～5 h,催化剂量0.3～0.7 g的条件下,进行了Box-Behnken试验方案考察,并利用试验数据进行了人工神经网络的构建与优化.研究表明,经过遗传算法优化的BP神经网络具有更精确的预测能力.在此基础上,利用遗传算法进一步对优化的BP神经网络寻优,得到了优化的醇解工艺条件:反应温度170 ℃,反应时间4.4 h,催化剂量0.64 g.该条件下的乙酰丙酸甲酯产率达到51.1％,与乙酰丙酸甲酯产率预测值51.0％接近,表明利用智能算法优化纤维素生物质醇解过程是一种有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐桂转	河南农业大学机电工程学院生物质能源河南省协同创新中心	57	610	13.0	23.0
2	王晨	河南农业大学机电工程学院生物质能源河南省协同创新中心	15	10	2.0	2.0
3	吴彦国	河南省轻工业职工大学信息工程系	7	25	2.0	5.0