神经网络模型模拟旋转填充床的有效传质比表面积

作     者：刘丽 LIU Li

作者机构：吕梁学院山西吕梁033001 

基　　金：山西省高等学校科技创新项目(2020L0708) 吕梁市引进高层次科技人才计划专项(Rc2020-115) 

出 版 物：《化学反应工程与工艺》 (Chemical Reaction Engineering and Technology)

年 卷 期：2020年第36卷第6期

页      码：531-537页

摘      要：有效传质比表面积(a)是设计旋转填充床的重要参数,其高精度预测尤为重要。采用了5种神经网络模型模拟旋转填充床的有效传质比表面积,包括前馈反向传播神经网络(FFBP)模型、广义回归神经网络(GR)模型、串并联叠层神经网络(CFBP)模型、径向基神经网络(RB)模型和埃尔曼正向反向神经网络(EFBP)模型。选择气体雷诺数(Re_(G))、液体雷诺数(Re_(L))、液体弗洛德数(Fr_(L))、液体韦伯数(We_(L))和填料特征参数(ψ)5个无量纲准数作为模型的输入参数,有效传质比表面积作为模型的输出参数,采用均方误差(E^(2))和相关系数(R^(2))评价模型的准确性。模拟结果与文献的实验值比较表明,5种神经网络模型可以很好地描述旋转填充床的有效传质比表面积,其中GR模型最佳。采用GR模型模拟预测了超重力因子、气体流量和液体流量对有效传质比表面积的影响,预测结果表明:有效传质比表面积随超重力因子和气体流量的增加而增加;在液体流量较低时,有效传质比表面积随液体流量的增加而增加,而超过一定流量后随其增加而减小。

主 题 词：旋转填充床 有效传质比表面积 神经网络模型 

学科分类：07[理学] 0703[理学-化学类] 

D　O　I：10.11730/j.issn.1001-7631.2020.06.0531.07

馆 藏 号：203103844...