|
|||||
|
|
| ANN模型对自热式固定床气化的动态过程预测 | |
| 作者姓名： | 黄元晨 沈元兴 沈英 |
| 作者单位： | 福州大学机械工程及自动化学院,福建 福州 350108,福州大学机械工程及自动化学院,福建 福州 350108,福州大学机械工程及自动化学院,福建 福州 350108 |
| 摘 要： | 在考虑气化炉顶部温度、中部温度、底部温度、空气流速、蒸气流速、反应时间以及生物炭添加量等多参数的情况下,建立自热式固定床气化过程合成气动态神经网络模型,以实现对气化过程中的气体浓度（H2,CH4,CO,CO2)动态过程预测. 采用不同策略实现对网络参数选择与模型结构优化,同时通过嵌入适当数量的随机噪声来避免模型陷入局部最优. 模型对气化过程中H2浓度变化曲线的预测决定系数（R2）达到0.8646. |
| 关 键 词： | 人工神经网络 固定床 气化 合成气 过程预测 |
| 点击此处可从《福州大学学报(自然科学版)》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《福州大学学报(自然科学版)》下载免费的PDF全文 | |