基于小波神经网络的聚丙烯接枝率预测

• 作 者: 骆民奎 杜佳雪 于洲 刘金月 祝宝东
• 机 构: 东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江 大庆 163318;昆明理工大学 冶金与能源工程学院,云南 昆明 650504;东北石油大学化学化工学院,黑龙江 大庆 163318
• 出 处: 化学工程师
• 发表日期: 2021年3期
• 关键词: 聚丙烯 小波神经网络 接枝率 样本预测

研究了水悬浮体系中水用量、引发剂浓度、界面剂用量和反应时间对聚丙烯(PP)接枝率的影响,并用小波神经网络构建模型对实验结果进行预测.结果表明,在水与聚丙烯质量比为2:1,引发剂浓度为0.2(wt)％,界面剂用量为4.3(wt)％、反应时间为150min时接枝率最大可达5.3(wt)％.小波神经网络模型能够比较精确的预测接枝率结果,是一种有效的、可行的方法.