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摘要:
聚烯烃分子量分布(MWD)的去卷积分析是聚合反应动力学参数估计的重要步骤,对烯烃聚合过程建模、模拟和优化至关重要.针对经典MWD去卷积分析方法中传统算法需要较精准的初始值否则无法准确获得每个活性中心反应动力学参数的问题,提出了全局搜索的免疫算法(IA),用于多活性位Ziegler-Natta催化剂制备的聚烯烃MWD的去卷积分析.该算法通过随机产生初始种群,利用免疫操作算子克服一般算法易陷于局部最优的缺点,实现全局寻优.结果表明,在无需给定初始值的条件下,该算法能够有效地计算出催化剂活性位个数、每个活性位所占比例以及所生成聚合物的数均分子量.最后,将免疫算法的求解结果与Levenberg-Marquardt(L-M)算法结合,有效地提高了去卷积分析的精度.
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文献信息
篇名 基于免疫算法的聚烯烃分子量分布去卷积分析
来源期刊 高校化学工程学报 学科 工学
关键词 分子量分布 多活性位 去卷积 免疫算法
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 化工系统工程
研究方向 页码范围 1019-1025
页数 7页 分类号 TQ325.1
字数 4047字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-9015.2020.04.023
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 钱锋 华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室 223 3004 26.0 44.0
2 田洲 华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室 14 21 3.0 3.0
3 石杰 华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
分子量分布
多活性位
去卷积
免疫算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
高校化学工程学报
双月刊
1003-9015
33-1141/TQ
大16开
杭州 浙江大学玉泉校区化学工程与生物工程学系
1986
chi
出版文献量(篇)
3841
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3
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32754
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