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人工网络法计算累积稳定常数和化学形态

Calculation of Accumulative Stabilization Constant and Chemical Speciations of Lead by Artificial Neural Network
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摘要 用前馈线性网络法的不同算法计算了水体系中Pb2+与OH-之间的累积稳定常数,并比较了各种算法的特点,根据计算得到的累积稳定常数,用反馈网络法计算了水溶液中Pb2+各种化学形态的浓度,△Ep随pH变化的模拟曲线,讨论了影响模拟结果的原因,结果表明,测量误差、在4<pH<9时CO2-3对Pb2+形态分布有明显的影响,在实验误差范围内。 Linear Feedforward Neural Network model is used to calculate the Accumulative Stabilization Constants between Pb 2+ and OH - by three different algorithms.Using the data obtained,the concentrations of different chemical speciations in aqueous solution for Pb 2+ and simulation curve of ΔE p change with pH are calculated using the feedback Neural Network.It shows that the measuring errors and CO 2- 3 within 4<pH<9 have great effect on the results of simulation while effect of the temperature can be omitted within the experimental error.
作者 莫华 邓勃
机构地区 清华大学化学系
出处 《分析科学学报》 CAS CSCD 1997年第1期6-9,共4页 Journal of Analytical Science
基金 国家自然科学基金
关键词 人工神经网络 化学平衡 化学形态 累积稳定常数 Artificial neural network, Differential pulse stripping, Chemical equilibrium, Chemical speciation, Lead
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