氧乐果合成过程的PSO-回归BP网络建模方法

为了提高模型效率,更好地反映实际系统的动态特性,根据氧乐果合成过程特点确定了PSO-回归BP网络结构.采用惯性权重动态调整的粒子群算法进行初始寻优,并基于改进的BP算法对优化的网络权阈值进一步精确优化,建立了氧乐果合成过程的PSO-回归BP网络模型.仿真结果表明,所建模型误差小、收敛速度快、网络泛化能力强,能更好地反映实际对象特点.

基于PSO-SVR算法的氧乐果合成过程建模研究

针对氧乐果合成过程中温度控制具有参数时变、时滞后、非线性的特点,提出了一种基于改进粒子群算法的支持向量回归的建模方法;对于支持向量回归模型,3个参数(ε,C,γ)的选取很大程度上决定了其拟合的精度和泛化能力的好坏,采用改进的粒子群算法对参数(ε,C,γ)进行同时寻优,建立了改进的氧乐果合成过程PSO-SVR回归模型,该模型具有很好的学习能力和推广能力;实验结果表明,模型较好地体现了系统的动态特性,可用于氧乐果合成过程的模型预估控制,提高系统的控制品质。

乐果合成釜故障分析及处理

通过增加底轴承来改变搅拌轴的临界转速,解决了乐果合成釜试车过程中震动较大的问题,达到了生产和工艺要求。

瓦勃氏呼吸仪测定乐果合成废水的可生化性

本文概述了瓦勃氏呼吸仪测定有机污染物的可生化性的基本原理和方法。通过测定用乐果合成废水驯化后的微生物的生化呼吸线和相对耗氧速度曲线,结果表明:乐果合成废水是有毒的,但是完全可以被特异驯化后的微生物所降解;其降解速度与时间和废水所含污染物的浓度有关。

催化剂在氧乐果全合成中应用的研究

在实验室对氧乐果进行了全合成,在关键步骤中加入催化剂,从而提高了反应速率,优化了工艺条件,使氧乐果的总收率提高了7%。

合成乐果废水回收甲醇和一甲胺工艺

按照先回收再沺理的思路,采用两级回收工艺从合成乐果废水中回收甲醇和一甲胺,大幅度降低合成乐果废水中的COD、氨氮等污染物浓度,有利于废水后续生化处理,提高其可生化性。本工艺对废水中甲醇的回收率达到85%,对一甲胺的回收率达到90%,回收的副产物甲醇和一甲胺又用作乐果生产的原料,实现清洁生产的目的。