利用神經網絡模型預測大型海藻熱解制油的研究

1.5萬字 41頁 原創(chuàng)作品，已通過查重系統(tǒng)


摘要 我國的能源問題日益嚴重，海藻熱解制油有利于緩解這一問題。
本文重點介紹了熱解制油實驗的原理和過程。本次實驗采用的是0.25mm的藻粉，在改裝的慢速升溫干餾爐中快速熱解。實驗采用三級冷卻，第一級采用冰水混合物，二三級采用的是干冰和丙酮的混合物。本次實驗主要考慮的是溫度和載氣流對產油率的影響。
在建立模型時，神經網絡是利用MATLAB軟件實現(xiàn)的。利用其中的神經網絡工具箱和編程的方法建立BP神經網絡。訓練網絡的函數(shù)分別是traingdm函數(shù)和trainlm函數(shù)。經過訓練網路都達到了預定的精度范圍內。預測的結果與實驗的結果相比：利用traingdm函數(shù)訓練出的網絡的相對誤差分別是8.62%和4.69%，利用trainlm函數(shù)訓練出的網絡的相對誤差分別是6.97%和221%。實驗表明利用BP神經網絡預測大型海藻熱解制油的方法是可行的。
本文最后總結了全文，并且對以后的研究工作做了展望。


關鍵詞 海藻制油 神經網絡 MATLAB 預測