基于小波神经网络的聚丙烯接枝率预测

• 作者: 骆民奎 杜佳雪 于洲 刘金月 祝宝东
• 来源期刊: 化学工程师
• 关键词: 聚丙烯 小波神经网络 接枝率 样本预测
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 继续教育|CONTINIOUS EDUCATION
• 页码范围: 17-20
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.16247/j.cnki.23-1171/tq.20210317

摘要

研究了水悬浮体系中水用量、引发剂浓度、界面剂用量和反应时间对聚丙烯(PP)接枝率的影响,并用小波神经网络构建模型对实验结果进行预测.结果表明,在水与聚丙烯质量比为2:1,引发剂浓度为0.2(wt)％,界面剂用量为4.3(wt)％、反应时间为150min时接枝率最大可达5.3(wt)％.小波神经网络模型能够比较精确的预测接枝率结果,是一种有效的、可行的方法.