基于自组织模糊神经网络的炭化炉产量预测模型研究

以陕北某大型焦化生产企业的炭化炉为研究对象,在分析其工艺的基础上,通过对已有研究成果的分析,提出了利用兼具自学习特性与模糊处理能力的模糊神经网络来构建炭化炉产量预测模型,又利用具有聚类处理能力的自组织算法对其进行了优化。使用MATLAB软件对模型进行训练和预测仿真,利用自组织模糊神经网络构建的产量预测模型优于一般的模糊神经网络预测模型,是可信赖的炭化炉产量预测模型。

卤代丙烯烃命名规则及2,3,3,3-四氟丙烯的概况和氟化合成研究进展

由于零臭氧层破坏潜值和较低的温室效应值,2,3,3,3-四氟丙烯作为1,1,1,2-四氟乙烷的替代物,被认为是理想、高效、环保和最具潜力的第四代新型制冷剂,并已受到汽车空调行业的广泛关注。首先,本文介绍了含卤素丙烯烃的命名规则、四氟丙烯的物化特性和制冷性能;其次,简述了铬基催化剂的制备方法,分析了以1,1,2,3-四氯丙烯为原料经2-氯-3,3,3-三氟丙烯中间体,气相催化氟化合成四氟丙烯的反应条件和反应路径等的研究进展;最后简要探讨了氟氯交换反应的机理。铬基催化剂作为气相氟氯交换反应的主体催化剂,所具有的某些特殊性能是其他许多催化剂难以比拟的,但是铬的化合物有毒,建议开发具有高活性和稳定性的无毒非铬基催化剂。