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微晶蜡非催化氧化反应的神经网络模型
引用本文:冯玉海,沈本贤,高晋生. 微晶蜡非催化氧化反应的神经网络模型[J]. 华东理工大学学报(自然科学版), 2002, 28(1): 55-58
作者姓名:冯玉海  沈本贤  高晋生
作者单位:华东理工大学能源化工系,上海,200237
基金项目:中石化总公司资助项目 ( 1990 38
摘    要:对微晶蜡进行了非催化空气氧化,并利用人工神经网络将氧化微晶蜡的酸值、酯值及微晶蜡的氧化条件(反应温度、空气流量和反应时间)进行关联,建立了微晶蜡非催化氧化的酸值、酯值的神经网络模型,并用该模型预测了反应条件对微晶蜡氧化反应过程的影响。结果表明,该模型不但具有较高的计算精度,而且具有满意的预测能力。

关 键 词:微晶蜡 神经网络模型 非催化氧化反应 酸值 酯值 反应条件 反应过程
文章编号:1006-3080(2002)01-0055-04
修稿时间:2001-01-20

Artificial Neural Network Model of Microcrystalline Wax Oxidation without Catalysts
FENG Yu hai,SHEN Ben xian ,GAO Jin sheng. Artificial Neural Network Model of Microcrystalline Wax Oxidation without Catalysts[J]. Journal of East China University of Science and Technology, 2002, 28(1): 55-58
Authors:FENG Yu hai  SHEN Ben xian   GAO Jin sheng
Affiliation:FENG Yu hai,SHEN Ben xian *,GAO Jin sheng
Abstract:Microcrystalline wax was oxidized by using air without catalysts. The acid number(AN) and the ester number(EN) of oxidized wax were correlated with the reaction conditions using artificial neural network(ANN), and the ANN model of microcrystalline wax oxidation was established. Moreover, the effects of reacting conditions on the process of microcrystalline wax oxidation were predicted by using this model. The results show that the proposed model can simulate the experimental data and predict the process of microcrystalline wax oxidation very well.
Keywords:microcrystalline wax  oxidation  artificial neural networks  model
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