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《郑州大学》 2005年
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邻苯二甲酸的溶解度测定及其神经网络模拟

郭林  
【摘要】:本文利用溶剂结晶分离回收技术,针对国内邻甲基苯甲酸生产过程中排放的邻苯二甲酸分离、回收进行了基础研究。而作为溶剂结晶分离工程实施必需溶解度数据,为此,根据相似相溶原理,初步实验筛选出结晶分离回收用较佳溶剂,并系统地测定邻苯二甲酸在所选溶剂中的溶解度。 实验测定固体在液体中溶解度常用方法有平衡法和动态法。近年研究较活跃的是激光监视动态法。本文利用前人设计的计算机在线监测激光监视系统,采用动态法测定较宽温度范围内邻苯二甲酸在水、乙醇、乙二醇、乙酸乙酯、甲醇、乙酸、丙酮、乙酸丁酯中的溶解度,用文献报道的邻苯二甲酸—水体系的溶解度数据,对装置和方法的可靠性进行了检验。 运用基于分子热力学模型的两参数溶解度方程关联溶解度实验数据,8个体系144个数据点的模型计算值与实验值相比较,总的平均相对误差为2.63%。利用Apelblat等提出的三参数溶解度方程关联实验数据,8个体系144个数据点的方程计算值与实验值相比较,总的平均相对误差为1.38%,优于两参数方程。 以温度为输入矢量、溶解度为目标输出矢量,建立邻苯二甲酸—水、邻苯二甲酸—乙醇、邻苯二甲酸—乙二醇、邻苯二甲酸—乙酸乙酯、邻苯二甲酸—甲醇、邻苯二甲酸—乙酸、邻苯二甲酸—丙酮、邻苯二甲酸—乙酸丁酯八个体系统一的BP神经网络模型。采用具有一层隐层、隐层神经元数为3的BP网络。传递函数隐层用S型的对数函数、输出层采用纯线性函数。采用Levenberg-Marquardt BP算法进行网络的训练,设定目标误差为1.0×10~(-5),循环2000次后,网络收敛。利用建好的网络进行预测,结果表明所建网络具有良好的精度。
【学位授予单位】:郑州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:O621.25

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【引证文献】
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【参考文献】
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