【摘 要】
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基于人工神经网络建模方法,建立了MCM-22分子筛催化剂在苯与丙烯液相烷基化过程中性能预测的BP神经网络模型,该模型关联了催化剂本征性能、工艺条件和反应产物分布之间的相互
【机 构】
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北京化工大学化工资源有效利用国家重点实验室
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基于人工神经网络建模方法,建立了MCM-22分子筛催化剂在苯与丙烯液相烷基化过程中性能预测的BP神经网络模型,该模型关联了催化剂本征性能、工艺条件和反应产物分布之间的相互关系。对不同成型条件下得到的16种结构性能各异的MCM-22分子筛催化剂性能进行实验评价,将所获得的数据用于模型训练和预测结果检验。结果表明,所建立的模型对MCM-22分子筛催化性能具有较高的预测精度,预测平均相对误差为4.21%。因此,将BP神经网络作为MCM-22分子筛催化剂的性能预测和苯与丙烯液相烷基化过程的定量描述模型,是适宜和可靠的。
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