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基于人工神经网络的苯甲醚精馏塔模拟

马思思  
【摘要】: 论文的背景是采用化学交换精馏法进行硼同位素的分离。在化学交换精馏法分离硼10同位素的工艺中,苯甲醚作为络合剂需要循环使用,用量较大;而且工艺对络合剂的纯度要求较高,故络合剂的纯度对整个系统的开工、运行至关重要。对络合剂-苯甲醚进行了除杂实验,建立了苯甲醚精馏过程数学模型,并进行了苯甲醚精馏塔的工艺流程设计计算,得到了理论塔板数,回流比,塔釜泡点等重要操作单元数值。 用人工神经网络(ANN)模型来模拟苯甲醚精馏过程,首先用ASPEN软件进行传统精馏模拟,模拟结果与实验数据一起组成训练样本集;然后在此基础上以进料组成、进料流率、回流比、进料板数、塔顶压力、塔顶温度作为输入变量,分别以塔釜温度和塔顶产品组成目标函数,建立人工神经网络,并通过比较两种不同的隐含层传递函数和不同隐含层节点数的ANN对训练集和验证集的预测效果,从而优选出ANN的最佳结构为隐含层传递函数为logsig的6×11×2结构。通过对苯甲醚精馏过程进行最优结构的ANN仿真模拟后,将仿真结果与实验值作比较,得到塔顶产品组成值与实验值的相对误差最小值为0.0602%,最大值为0.4301%,平均相对误差为0.3283%,明显优于ASPEN的模拟结果。证明该模型具有较高的可靠性,可以较好的模拟苯甲醚精馏过程。利用人工神经网络模型来模拟精馏过程,无需考虑精馏塔内发生的具体过程及其机理,而且计算方法比较简单,能够获得很好的模拟效果。


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