【摘 要】
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简要综述了催化剂设计的基本方法,对芳香硝基化合物的还原作了简单的介绍.设计了催化剂的主要成分,并借助脉冲式微型催化反应器的特点,对Cu,Ni/γ-AlO催化剂进行了快速评价.考察了铜负载量对催化剂活性的影响,当Cu/Ni为31.59﹪时,催化剂的活性剂的活性最大,并且测定了催化剂的动力学参数.最后,在累积误差校正的基础上,我们提出了动态误差修正法,采用带偏置节点的6-20-2三层BP网络模型.隐层
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简要综述了催化剂设计的基本方法,对芳香硝基化合物的还原作了简单的介绍.设计了催化剂的主要成分,并借助脉冲式微型催化反应器的特点,对Cu,Ni/γ-Al<,2>O<,3>催化剂进行了快速评价.考察了铜负载量对催化剂活性的影响,当Cu/Ni为31.59﹪时,催化剂的活性剂的活性最大,并且测定了催化剂的动力学参数.最后,在累积误差校正的基础上,我们提出了动态误差修正法,采用带偏置节点的6-20-2三层BP网络模型.隐层及输出层的传递函数均选择Sigmoid函数,即f(X)=1/[1+exp(-X)].学习规则采用广义的δ规则,学习率0.6,动量因子0.6.建立的人工神经网络模型很好地反映催化剂浸渍操作参数及活性操作参数与催化剂活性之间的关系.对催化剂的设计具有一定的指导意义.
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