利用Elman神经网络预测三元水盐体系相平衡溶解度

• 作者: 付云朋 孟宪泽 李斌 袁俊生
• 来源期刊: 中国海洋大学学报（自然科学版）
• 学科: 化学
• 关键词: Elman神经网络 液相线 水盐体系 相平衡
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 102-108
• 页数: 7页
• 分类号: O645.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.16441/j.cnki.hdxb.20190352

摘要

水盐体系相平衡的研究是高盐卤水资源化利用的理论指导.本文利用优化的Elman神经网络(ENN)对海水体系Na+,K+,Ca2+,Mg2+//Cl-,SO42-,CO32-,HCO3-,B4O72--H2O的15个三元子系统进行了研究.通过比较溶解度预测值与文献值,确定模型的最优拓扑结构为双隐含层,隐含层神经元拓扑结构为(2,3),学习函数选择动量自适应学习速率梯度下降法(GDX).由NaCl-CaCl2-H2O体系液相线的预测结果可知,ENN-(2,3)GDX模型的拟合精确度和运算速度均优于热力学HMW模型.对未发表的四个三元体系液相线和共饱点进行了预测,结果能够较好地符合随温度变化趋势,其中,15.0℃下NaCl-KCl-H2O体系包含1个NaCl、KCl共饱点;87.5℃下Na2SO4-MgSO4-H2O体系包含3个共饱点,分别是:硫镁矾(M1)、钠镁钒(Low)共饱点,Low、无水钠镁钒(Van)共饱点和Van、Na2SO4共饱点;60.0℃下KCl-K2-SO4-H2O体系包含1个KCl、K2SO4共饱点;60.0℃下NaCl-Na2CO3-H2O体系包含1个NaCl、Na2CO3·H2O共饱点.