基于梯度提升决策树的三组元精馏流程结构最优化

作     者：刘尚豪 贾胜坤 罗祎青 袁希钢 LIU Shanghao;JIA Shengkun;LUO Yiqing;YUAN Xigang

作者机构：天津大学化工学院天津300354 天津大学化学工程研究所天津300354 化学工程联合国家重点实验室(天津大学)天津300354 

基　　金：国家自然科学基金项目(22178247 21978203) 

出 版 物：《化工学报》 (CIESC Journal)

年 卷 期：2023年第74卷第5期

页      码：2075-2087页

摘      要：针对三组元精馏流程结构最优选择问题,提出一种基于梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)的机器学习方法,利用7种精馏流程结构分离9种三组元混合物的经济评价结果数据用于模型训练。分别应用传统决策树和GBDT模型对多个实际案例进行验证,结果显示无论是对已知物系还是未知物系,提出的GBDT模型相较传统决策树模型具有更高的预测准确率。

主 题 词：三组元精馏 精馏最优流程结构 机器学习 梯度提升树 蒸馏 计算机模拟 优化设计 

学科分类：0711[理学-心理学类] 081702[081702] 08[工学] 0817[工学-轻工类] 0701[理学-数学类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.11949/0438-1157.20230345

馆 藏 号：203122448...