求换热网络最小换热单元数的Hopfield神经网络模型 …

着重介绍了换热网络最小换热单元数的混合求解方法中Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络模型的常系数,指数因子,迭代步长等参数的选择,各参数的确立建立在大量试验的基础上,这些参数的取值范围能够适用于不同规模的求最小换热单元数的换热网络综合问题。     

换热网络综合中最小换热单元数的神经网络模型

文中提出一种新的换热网络最小换热单元的求解方法－神经网络方法，采用中文提出的优化模型议程及优化策略，能够快速准确地求得最小换热单元数，求解时自动化程度高。尤其适用于物流数较多的换热过程并通过实例说明本方法的实施情况。     

求换热网络最小换热单元数的Hopfield神经网络模型参数估计

着重介绍换热网络最小换热单元数的混合求解方法中Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络模型的常系数、指数因子、迭代步长等参数的选择。各参数的确定建立在大量试验的基础上。这些参数的取值范围能够适用于不同规模的求最小换热单元数的换热网络综合问题。     

MDEA法中气速、气液比对高含量CO2气体选择性脱硫的影响

文中着重研究了ＭＤＥＡ溶液对Ｈ２Ｓ和高浓度ＣＯ２混合气的选择性脱硫过程，从动力学的角度阐述了决定过程选择性的因素，并在小型填料塔上进行了实验研究。结果表明，只要控制较高的气速、气液比、较短的气液接触时间，用ＭＤＥＡ溶液对ＣＯ２体积分数为８０％的含Ｈ２Ｓ气体脱硫，净化气中的Ｈ２Ｓ的体积分数可以降到１％以下，液相中Ｈ２Ｓ与ＣＯ２的摩尔比为０．４～３。该研究结果，为工业应用提供了理论依据。