期刊文献+

超临界流体萃取过程混合模型的建立 被引量:3

Modeling of Supercritical Fluid Extraction Process Using the Hybrid Model
下载PDF
导出
摘要 采用混合建模技术,通过集成人工神经网络模型与单元过程机理模型建立了超临界流体萃取过程的混合模型,较好地解决了超临界过程的模拟计算、经济评价、设计和运行优化问题.通过软件集成的方法实现了商业模拟软件Aspenplus与ANN的集成,大大降低了模型的实现难度和实施时间. This paper describes the modeling of dynamics of SFE process using a hybrid model that combines both ANN and the rigorous process unit mechanism model. The accuracy of hybrid model is satisfying. The method is found to be practical to solve the problems of economical analyses, design and operation optimization of SFE process. The difficulty and time used for implementation of the hybrid model can be greatly reduced through the integration of commercial process simulation software and self-developed module by software integration technique.
出处 《河南大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2006年第3期42-46,共5页 Journal of Henan University:Natural Science
基金 河南省自然科学基金资助项目(0511020200)
关键词 过程模拟 人工神经网络 超临界流体萃取 混合模型 process simulation artificial neural network supercritical fluid extraction hybrid model
  • 相关文献

参考文献5

  • 1马海乐,姚忠,吴守一.α-生育酚在超临界 CO_2 中溶解度神经网络模型的建立[J].农业工程学报,2001,17(1):129-132. 被引量:3
  • 2Espinosa S, Diaz S, Brignole E A. Optimal design of supercritical fluid processes [J]. Computers & Chem Eng, 2000, 24: 1301-1307.
  • 3Wilson J A, Zorzetto L F M. A generalised approach to process state estimation using hybrid artificial neural network/ mechanistic models [J]. Computers & Chem Eng, 1997, 21(9) :951-963.
  • 4Zorzetto L F M, Maciel Filho R, Wolf-Maciel M R. Process modeling development through artificial neural networks and hybrid models [J]. Computers& Chem Eng, 2000, 24:1355-1360.
  • 5Aspen Plus User Guide [S]. ASPEN Tech Inc, 1999.

二级参考文献3

  • 1Yao Zhong,江苏理工大学学报,1998年,19卷,5期,18页
  • 2Yao Zhong,博士学位论文,1996年
  • 3Jiao Licheng,System Theory Neural Networks,1990年

共引文献2

同被引文献47

引证文献3

二级引证文献18

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部