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期刊简介

  • 主管

    中国煤炭科工集团有限公司

  • 主办

    煤炭科学研究总院有限公司
    煤炭工业洁净煤工
    程技术研究中心

  • 主编

    解强

  • 刊期

    月刊

  • ISSN

    1006-6772

  • CN

    11-3676/TD

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人工神经网络-基团键贡献耦合模型预测煤液化油的偏心因子

2017年 第03期
573
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作者:
毛学锋
单位:
煤炭科学技术研究院有限公司煤化工分院;煤炭资源开采与洁净利用国家重点实验室;国家能源煤炭高效利用与节能减排技术装备重点实验室;
摘要:

为探索预测煤直接液化油窄馏分的偏心因子的新方法,建立了基于人工神经网络-基团键贡献耦合模型(ANN-GBC),以煤直接液化油包含的45个基团键和常压沸点(T_b)共46个参数作为该模型的输入参数,研究了煤直接液化油15个窄馏分的偏心因子与分子结构之间的相关性。结果表明,通过计算20个模型化合物的偏心因子,表明ANN-GBC模型具有较好的模拟推算功能,计算值与理论值平均相对误差均在2.5%以下。偏心因子ω随蒸馏切割馏分温度的升高而增大,ANN-GBC模型预测值普遍高于Watanasiri、NEDOL关联式的计算值。380℃馏分ω偏差较大;针对>420℃馏分,因仅能定性定量分析其中20%物质,不同物质的含量差异导致个别结果的跳跃,ω偏差较大。

关键词:
煤直接液化油
人工神经网络-基团键贡献耦合模型
窄馏分
偏心因子
常压沸点
图表:
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