优化变结构径向基函数网络研究及其在MDEA水溶液CO2吸收能力预测中的应用

摘要：

CO2 排放导致的全球气候变化日益受到关注,通过技术手段解决温室效益被广泛讨论.MDEA 溶液吸收烟气中CO2 是 1 种传统有效的减排技术.因此,在工程设计、操作和优化中,MDEA 溶液在不同条件下 CO2 吸收能力的预测至关重要.本文提出新型可逆跳跃马尔可夫-蒙特卡洛法优化的变结构径向基函数网络模型.并用该模型关联文献中的CO2-MDEA-H2O 体系在压力0.1～4559.5 kPa 和温度 298～393 K 之间的气液平衡数据.经随机抽取的8组数据验证,模型推算结果与实验数据十分接近.该模型精度可满足工程设计要求.

关键词：CO2溶解度、MDEA水溶液、人工神经网络技术、可逆跳跃马尔可夫-蒙特卡洛法

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分类号：TQ015.9;O6-39(一般性问题)

资助基金：上海市曙光计划06SG34;教育部新世纪优秀人才支持计划NCET-06-0416

在线出版日期：2010-10-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：507-511