CF4+C3H8体系汽液相平衡

引言利用LNG冷能发电是目前应用较广,研究较多,技术要求最高的冷能利用技术。常规使用的冷能发电循环主要包括有机朗肯循环,LNG利用率一般不高于14%。为提高LNG冷能低温动力循环的利用率,本文作者提出一种带吸收器的新型高效低温动力循环,采用CF4-C3H8作为混合工质对,以单位LNG输出功和可用能利用率为性能参数对循环进行计算,并与常规丙烷朗肯循环(ORC)     

一个计算高压汽液相平衡的对应态方法

本文作者之一在文献中曾提出了一个通用四参数对应态方程.本文又从分析分子参数与宏观参数之间的基本关系出发,提出了一个包含适用于极性混合物的新的混合法则.使用该方程和此法则相结合的对应态方法,计算了包含由不同种类组分组成的22个二元系统的高压汽液相平衡,泡点压力与汽相成分计算值和文献实验值进行了比较,计算结果有较高的精度.文中还把本方法和LKP、LKWS方法作了比较.     

BP神经网络计算乙醇-环己烷-水体系汽-液平衡

基于带动量因子的 BP神经网络 ,以实验测定的乙醇 (1) -环己烷 (2 ) -水 (3)体系在 35℃、5 0℃、6 5℃的汽液平衡数据为训练和预测样本进行了计算 ,选择温度、X1 和 X2 3个参数作为输入 ,Y1 、Y2 和 Y3作为输出 ,隐层单元数为 9,学习速率为 0 .5 ,动量因子为 0 .12 8。对 Y1 ,Y2 ,Y3,神经网络计算的训练平均误差分别为 :0 .0 0 71,0 .0 101,0 .0 0 6 0 ,预测平均误差分别为 :0 .0 0 6 5 ,0 .0 12 4 ,0 .0 0 6 0 ,小于 NRTL 模型计算的相应误差。为相平衡计算提供了新的有效的工具。     

汽液相平衡测定技术的研究进展

汽液相平衡数据对于化工生产中液体混合物分离工艺参数的确定有着十分重要的意义。选择正确的测定方法,是准确有效地测定汽液相平衡数据的前提。介绍了目前国内外应用汽液相平衡数据测定方法的原理及优缺点。     

汽液双循环相平衡测定装置

建立了一套汽液双循环相平衡实验测定装置,并采用了磁力循环泵循环汽液两相流体、六通阀在线取样分析样品。装置具有平衡时间短、对测定体系和条件适应性广的特点。用已知体系的汽液平衡数据验证了装置的可靠性。并测定了正戊烷-苯体系30℃和55℃的等温汽液相平衡数据,用W ilson和NRTL活度系数方程对测定的汽液相平衡数据进行了关联,W ilson方程的汽相组成平均误差为0.006 5,NRTL方程的平均误差为0.007 3。     

RG-CPA方程计算超临界CO2-醇体系汽液相平衡

综合考虑缔合作用和密度涨落的影响,将经重整化群修正的CPA方程（RG-CPA方程）扩展到二元体系汽液相平衡的计算。通过一个温度下的汽液相平衡数据回归得到二元交互作用参数,预测其他温度下的相平衡。采用这种方法计算了超临界CO₂与醇二元体系的汽液相平衡性质和临界曲线。结果表明,RG-CPA方程预测超临界CO₂与醇二元体系的气液相组成和密度具有较高的精度,液相组分平均绝对偏差为0.032,气相组分平均绝对偏差为0.019。与原始CPA方程相比,RG-CPA方程能更好地预测气液临界曲线。     

汽液相平衡测定的研究进展

介绍了汽液相平衡的测定方法、研究现状及气相色谱法在汽液相平衡研究中的应用.     

含离子液体体系液液相平衡的计算

含有离子液体体系的液液平衡数据是离子液体实际应用最重要的基础数据之一。文中在扩展的NRTL方程中进一步引入了分子体积修正项,计算结果表明,该修正能更好地提高模型预测含离子液体体系的精度。因此,文中利用该模型关联了文献报道的多种常见离子液体和醇类二元体系,所有体系计算值与实验值的质量分数最大绝对误差小于3.5%,平均绝对误差小于1.5%;同时,文中利用拟合得到的二元模型参数,成功预测了23℃和50℃时水-正丁醇-[bmim]PF6三元体系的液液平衡相图。     

醋酸异丙酯-醋酸-水体系汽液相平衡研究

用改进的Rose釜测定了101.33 kPa下醋酸异丙酯-醋酸、醋酸异丙酯-醋酸-水(互溶区内)的等压汽液相平衡数据.考虑了醋酸在汽相中的缔合效应和非理想性,用NRTL、UNIQUAC模型对醋酸异丙酯-醋酸体系汽液相平衡数据进行关联,得到了相应的模型参数.在三元汽液相平衡数据的预测过程中详细讨论了醋酸-水体系汽液平衡数据对预测结果的影响,获得了较优的预测结果.     

复杂体系的汽液相平衡

本文综述了近年来计算复杂体系汽液相平衡的立方型状态方程、扰动硬链理论(PHCT)及基团贡献型状态方程的进展情况,并对每一方程的适用范围和偏差情况进行了讨论。     

BP神经网络关联乙醇-水-异辛醇(含KF)体系液液平衡数据

基于神经网络模型,编写通用计算机程序,对乙醇-水-异辛醇三元含盐体系在25℃下的液液平衡数据进行关联,并与文献中所提出的Hand方程进行对比,结果表明:神经网络模型对上述体系平衡数据的关联精度优于Hand方程。神经网络模型为多元液液平衡计算提供行之有效的工具。     

基于LDIW-PSO算法的BP神经网络在压力传感器中的应用

提出基于LDIW-PSO算法优化的BP神经网络温度补偿方法。优化的BP神经网络使用LDIWPSO算法调整其权值和阈值,使之收敛速度快,不会产生局部极小值问题。通过实验和仿真结果可以看出:该算法对温度补偿精度高、误差小,效果明显。     

人工神经网络BP算法在玻璃纤维生产领域中的应用

针对玻璃纤维生产过程中原丝产量的影响因素多,当某些生产条件发生变化时,无法对原丝产量做出准确预测的情况,通过采用BP人工神经网络,结合matlab软件,实现了在池窑生产过程中,当生产条件发生变化时对原丝产量做出准确预测。     

基于BP神经网络的臭氧精确投加控制系统

自来水厂采用臭氧化工艺时臭氧投加量通常由生产经验判断确定,缺乏一定的准确性和时效性.根据浙江省T水厂150组实际运行样本数据,选用BP神经网络构建臭氧投加系统的前馈控制模型,能够在给定的工艺参数条件下较好地预测出水水质情况,也可根据进水水质情况和预期出水水质目标对所需的臭氧投加量进行预测.结果表明:基于BP神经网络的臭...     

散式流化和聚式流化的BP神经网络识别

由于流化系统的复杂性和非线性的特性,到目前为止,仍没有一个能很好地判断这两类流态化的可靠方法,而人工神经网络能够进行复杂的逻辑操作和实现对非线性系统流型的识别。由此,在文献数据(含15种颗粒和11种流体)的基础上,利用三层BP人工神经网络,提出了一种识别散式流化和聚式流化的新方法。以经过归一化处理的3个无因次准数(ρp-ρf)／ρf、Remf和Frmf(判别因子)作为神经网络的三个输入结点,以散式流化、过渡状态和聚式流化对应于神经网络的三个输出结点,由训练样本集得到隐层结点数等最佳网络参数,然后对待测样本进行了流型识别。研究结果表明,神经网络用于散式流化和聚式流化的模式识别,结果与实际较一致。新方法优于传统的识别方法,具有较好的应用前景。     

神经网络法预测醋酸甲酯水解体系的汽液平衡

以4个相关三元体系的汽液平衡实验数据作为BP神经网络的学习样本,建立101．3kPa下四元体系醋酸甲酯-甲醇-水-醋酸的汽液平衡的神经网络计算模型,预测该四元体系的汽液平衡数据19组,与实验值相比较,汽相组分的平均误差为0．0265、0．0129．0．0127、0．0134,平衡温度的平均误差为0．99℃,计算时间0．36s。结果表明,神经网络法是一种有效的汽液平衡计算方法。     

BP神经网络在非线性系统建模中的应用

介绍了采用BP神经网络建立系统数据间的非线性关系的数学模型,利用三层BP网络,结合Matlab神经网络工具箱,模拟肼与过氧化氢的反应过程,将预测的结果和实验数据作比较,结果表明该模型的预测值和试验值吻合的很好,是一种可行的数据处理方法。     

基于BP神经网络的电力负荷预测算法

将BP神经网络用于电力负荷预测。给出了具体的数据处理方法、神经网络构造及预测结果评价方法。在南京市夏季电力负荷统计数据集上面的实验结果表明．BP神经网络能够对电力负荷进行较好地预测。     

基于BP神经网络的焦炭质量预测

分析了配煤炼焦中影响焦炭质量指标的各种因素及传统焦炭质量的预测方法。以天津天铁焦化厂的配合煤及生产焦炭的各项实际数据为基础,在MATLAB环境下,进行了基于BP神经网络对焦炭质量预测的方法研究。实验结果显示:3种网络的误差基本相同,范围在2%～0.05%,以中间层为15个神经元的略好,满足焦炭质量的预测要求。     

基于BP网络模型的水合肼合成收率预测及参数优杞

采用BP算法建立了水合肼合成收率的神经网络模型，所建网络有良好的回想和泛化性能，对水合肼合成收率预测的平均相对误差小于0．5％。运用网络模型考察了反应温度、物料配比、次氯酸钠流量等操作参数对水合肼合成收率的影响，同时确定了获得较高合成收率时各操作参数的优化值。