分子筛上苯与丙烯烷基化反应催化性能的人工神经网络模拟

摘要：

针对分子筛上苯与丙烯烷基化反应速度快,难以获得准确动力学方程的特点,通过探索构建人工神经网络模型来关联分子筛催化剂本征性能、反应条件和催化性能之间的相互关系.研究分别以单输出和多输出参数为预测目标分别建立2种不同形式的BP神经网络模型,从预测数据和实验结果的比较上可以看出,无论单输出还是多输出网络,两者之间的平均相对误差均较小并且具有较高的相关系数,说明所建立的神经网络模型可以较准确的预测苯与丙烯烷基化反应性能.比较的结果还表明,单输出网络由于其针对性较强,较多输出网络具有更加精确的预测能力.该神经网络的建立可以为实际生产提供理论指导,也可以应用于催化剂的设计与开发,确定适用于反应最佳的催化剂织构特性和反应条件.

关键词：催化剂、BP神经网络、预测、催化性能

所属期刊栏目：28

分类号：TQ015.9(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金资助项目20576012;青岛科技大学科研启动基金项目0022430

在线出版日期：2011-09-01（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：351-355