基于人工神经网络的磷酸三丁酯络合萃取Np（Ⅳ、Ⅵ）的模拟

摘要：

近年来，核燃料后处理的计算机模拟研究成为世界各国研究核燃料后处理工艺过程的重要手段。本工作以磷酸三丁酯为萃取剂、煤油为稀释剂的混合有机萃取剂，在 HNO3介质中络合萃取 Np(Ⅳ、Ⅵ)的体系中，利用BP人工神经网络将萃取平衡分配比和萃取操作条件如初始硝酸浓度、初始 Np(Ⅳ、Ⅵ)浓度、初始U(Ⅵ)浓度及温度进行了关联。建立了该体系下磷酸三丁酯络合萃取 Np(Ⅳ、Ⅵ)的人工神经网络模型，并用该模型计算且检验了不同萃取条件对平衡分配比的影响。结果表明：在25~60℃、水相c0(HNO3)为0.1~11 mol/L、水相初始铀质量浓度为0~210 g/L时，该人工神经网络模型可以对Np(Ⅳ、Ⅵ)萃取分配比进行预测，具有较高的计算精度。经过文献Np(Ⅳ、Ⅵ)萃取平衡分配比实验值检验，其检验平均相对误差在2%以内。

关键词：人工神经网络、镎、磷酸三丁酯、络合萃取

分类号：TL241.14;TP391.9(核燃料及其生产)

资助基金：大厂重大专项资助项目后处理流程各工艺单元数学模型和计算软件研制2010ZX06203-01

在线出版日期：2014-08-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：149-156