【摘 要】
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该文以新型环保型汽油添加剂乙基叔丁基醚(ETBE)的合成反应体系为研究对象,采用修正的非平衡级模型对该反应精馏合成过程进行了数学模拟,并对该过程涉及到的汽液相平衡,动力
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该文以新型环保型汽油添加剂乙基叔丁基醚(ETBE)的合成反应体系为研究对象,采用修正的非平衡级模型对该反应精馏合成过程进行了数学模拟,并对该过程涉及到的汽液相平衡,动力学等基础问题进行了一定的研究.相平衡研究表明,该研究系统属于高度非理想系统,物系组分两两间可以形成共沸物,增加了精馏分离难度,对该物系的热力学描述必须采用严格分子热力学模型,对汽液两相分别进行非理想性校正.Wilson活度系数方程和UNIFAC活度系数方程都可以运用于该物系液相活度系数的求取.针对人工神经网络模型的简洁型及易操作性,在相平衡研究中建立了多层前向人工神经网络模型,并采用由遗传退火混合算法改进的BP学习规则对网络进行训练,计算了所研究物系的相平衡数据,计算结果与实验结果较为一致,与传统算法相比有一定的优越性.反应动力学研究中,建立了该反应的动力学模型,采用传统的龙格-库塔法来对动力学模型进行求解.在此基础上,该文针对传统算法的不足,改进了遗传模拟退火算法,融合遗传算法的群体策略,提出多进化模式的遗传模拟退火法,并将其运用到该动力学参数的求解中,结果显示了现代优化算法的优越性.
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