BP神经网络在液相传质系数中的应用

根据BP(Back-Propagation)神经网络原理,以气、液表观流率为输入变量,液相传质系数为输出变量,建立神经网络模型,并利用改进的LM(Levenberg-Marquardt)算法对网络进行了训练和优化。结果表明,BP神经网络能够较好地预测滴流状态下H2O吸收CO2液相传质系数。

糠醛气相催化加氢制2-甲基呋喃及动力学初步研究

采用Cu Cr Ca/SiO2催化剂进行糠醛气相加氢合成2-甲基呋喃.研究了温度、空速、催化剂粒径对2-甲基呋喃转化率、选择性的影响.并在不锈钢固定床积分反应器上进行动力学研究,通过大量实验,确定本反应的动力学模型.

机器学习在水处理系统中的应用

智慧水务是目前水务事业发展的重要方向,机器学习作为实现人工智能的关键技术,在水务智慧化中有巨大的应用前景。从饮用水处理系统、排水处理系统和新技术研发三个方面,对机器学习的应用进行总结与评述。在饮用水处理体系方面,综述了机器学习在水质水量、药剂投加、氯消毒等方面的应用;在污水处理系统方面,总结了处理过程控制、能耗节约、工艺效率提高、膜污染控制、故障诊断等方面的机器学习方法;在新技术研发方面,归纳了机器学习在污染物高效去除的吸附与氧化等技术中的创新研究。最后,系统分析了不同模型的优缺点与使用范围,对智慧水务中机器学习模型的选择和应用有一定的指导意义。