基于神经网络-遗传算法的CT-191合成工艺优化

摘要：

本文用锌粉还原N-亚硝基二苯胺的产物直接与2-甲基-4(N,N-二苄基)氨基苯甲醛缩合合成了空穴传输材料2-甲基-4(N,N-二苄基)氨基苯甲醛-1,1-二苯腙(CT-191),采用均匀设计制定试验方案获取原始数据,应用BP人工神经网络对合成过程中工艺参数和一次产品收率的关系建立了模型,并用遗传算法进行优化得到最佳工艺条件:原料2-甲基-4-(N,N-二苄基)氨基苯甲醛:N-亚硝基二苯胺约为1:2.5,还原时间为1 h,缩合时间为2 h,预测收率为96.28%.验证实验的结果为95.98%,和预测值基本吻合.为化学生产工艺的优化探索了一条新途径.

关键词：CT-191、人工神经网络、遗传算法、工艺优化

所属期刊栏目：22

分类号：TQ24(基本有机化学工业)

资助基金：国家科技攻关项目2002AA325050

在线出版日期：2006-04-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：998-1000