| ANN模型对自热式固定床气化的动态过程预测 |
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| 引用本文： | 黄元晨,沈元兴,沈 英.ANN模型对自热式固定床气化的动态过程预测[J].福州大学学报(自然科学版),2019,47(5):652-657. |
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| 作者姓名： | 黄元晨 沈元兴 沈 英 |
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| 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 |
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| 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.
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| 关 键 词： | 人工神经网络 固定床 气化 合成气 过程预测 |
Prediction of the dynamic process of an autothermal fixed bed gasifier based on ANN model |
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| HUANG Yuanchen,SHEN Yuanxing and SHEN Ying.Prediction of the dynamic process of an autothermal fixed bed gasifier based on ANN model[J].Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition),2019,47(5):652-657. |
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| Authors: | HUANG Yuanchen SHEN Yuanxing and SHEN Ying |
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