LS-SVM预测旋转填料床CO2吸收气液传质性能

"基于LS-SVM的旋转填料床吸收CO2气液传质性能的预测" 本文探讨了在旋转填料床中利用NaOH溶液吸收CO2过程中的气液传质性能预测，这是一种能有效强化气液吸收的设备。旋转填料床的效率受到多种因素的影响，包括转子的尺寸、填料的特性等结构参数，以及转子速度、气液流量、气液浓度和操作温度等操作参数。 最小二乘支持向量机（LS-SVM）是一种监督学习方法，用于建立非线性模型，特别适合处理小样本和高维数据。在此研究中，LS-SVM被用来构建预测模型，以估计旋转填料床吸收CO2时的气液传质系数。首先，研究者提出了一套无因次的影响变量，这些变量可以量化各种参数对传质性能的影响。接着，通过LS-SVM模型，结合模拟退火算法的网格搜索法和10折交叉验证，优化了模型参数γ和σ²，得出最佳值分别为3.8334×10^4和0.7176。 模型经过57组实验数据的验证，预测结果的相对误差控制在±15%以内，均方差仅为4.01×10^-5，确定系数R²达到0.9842，显示出较高的预测精度和良好的泛化能力。这表明LS-SVM模型能够有效地预测不同工况下的气液传质性能，对于优化旋转填料床的操作条件，提高CO2吸收效率具有重要意义。 旋转填料床在环保和能源领域有广泛应用，如废气处理和气体分离等。通过精确预测传质性能，可以更好地设计和控制工艺过程，减少能耗，提高吸收效率。LS-SVM模型的引入为解决这类问题提供了一个强大的工具，有助于推动旋转填料床技术的发展和实际应用。 该研究结合了LS-SVM的非线性建模能力与旋转填料床的复杂传质过程，成功建立了预测模型，为CO2吸收过程的优化提供了理论依据。这一方法不仅适用于CO2吸收，还可能推广到其他气液传质过程，对于应对气候变化和环境挑战具有积极的科学价值。