混合神经网络模型提升煤焦气化过程模拟精度

本文主要探讨了混合神经网络模型在煤焦气化过程中的应用，发表于2009年的《华东理工大学学报(自然科学版)》。研究者们以煤焦气化反应模型作为基础，利用了Back Propagation (BP) 神经网络参数估计器这一工具，构建了一种新型的混合神经网络模型。这种模型旨在模拟复杂的煤焦气化过程，这是一种关键的工业过程，涉及到煤炭转化为气体燃料的过程。 混合神经网络模型的优势在于其能够处理非线性关系，并且具有自学习能力，可以捕捉到气化过程中难以用传统方法精确表达的动态特性。在实际操作中，该模型成功地估计出了两个重要的参数，即煤焦中具有活性的碳与总碳的比例(A)以及具有活性碳的单位质量反应速率(Rr)。这两个参数对于优化气化过程、提高能源效率和减少环境污染具有重要意义，因为在实验条件下往往难以直接测量。 通过将理论模型与神经网络技术相结合，研究人员得以实现对煤焦气化过程的高效模拟，这对于工程设计、工艺控制以及预测煤焦转化性能具有重大价值。混合神经网络模型的使用不仅提升了煤焦气化过程的仿真精度，也为未来的研究提供了新的思路和技术支持，特别是在可再生能源和清洁生产领域。 总结来说，这篇论文的核心内容是混合神经网络在煤焦气化过程模拟中的创新应用，展示了其在解决复杂系统动态建模问题上的优势，为工业过程控制和优化提供了强有力的技术工具。同时，它还强调了参数估计的重要性，这些参数对于理解和改进实际气化过程具有不可忽视的作用。