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基于GA-BP神经网络的超临界二氧化碳折射率及密度预测
基于GA-BP神经网络的超临界二氧化碳折射率及密度预测
作者:
刘婧楠
孙辉
杨其国
章立新
高明
原文服务方:
热力发电
超临界二氧化碳
折射率
洛伦兹-洛伦兹关系式
GA-BP神经网络
密度
摘要:
基本光学性质折射率是研究物质物理性质的重要参数.本文以超临界二氧化碳(S-CO2)为对象,整合各文献在不同温度、压力下对S-CO2折射率的测量数据,使用遗传算法(GA)优化后的BP神经网络建立了预测S-CO2折射率的模型,并基于S-CO2密度与波长、折射率内在联系的洛伦兹-洛伦兹关系式,对S-CO2的密度进行反演.结果 表明:该模型预测S-CO2折射率的最大相对误差仅为0.844%;反演的S-CO2密度值同REFPROP软件结果相比,平均误差不超过3.65%;在亚临界和超临界区,通过实验测量折射率来研究CO2物性是可行的;在近临界区,由于CO2物性变化剧烈,对折射率变化规律的测量及折射率与CO2物性的关系尚需进一步研究.
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文献信息
篇名
基于GA-BP神经网络的超临界二氧化碳折射率及密度预测
来源期刊
热力发电
学科
关键词
超临界二氧化碳
折射率
洛伦兹-洛伦兹关系式
GA-BP神经网络
密度
年,卷(期)
2020,(10)
所属期刊栏目
超临界二氧化碳工质特性基础研究
研究方向
页码范围
59-64
页数
6页
分类号
TK121
字数
语种
中文
DOI
10.19666/j.rlfd.202004121
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
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章立新
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高明
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
热力发电
主办单位:
西安热工研究院有限公司
中国电机工程学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1002-3364
CN:
61-1111/TM
开本:
大16开
出版地:
西安市雁塔区雁翔路99号博源科技广场A座
邮发代号:
创刊时间:
1972-01-01
语种:
中文
出版文献量(篇)
6331
总下载数(次)
0
总被引数(次)
39999
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