【摘 要】
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采用适合进行小样本数据分析建模的支持向量机（SVM）算法,将正交设计和自行开发的SVR实验参数优化软件相结合用于电化学处理含聚污水工艺参数的优化实验。通过量子粒子群（QPSO）算
【机 构】
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长江大学化学与环境工程学院,荆州理工职业学院化工系,海洋石油高效开发国家重点实验室,中海油研究总院
【基金项目】
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国家科技重大专项“海上油田化学驱油技术”（编号：2016ZX05025-003）
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采用适合进行小样本数据分析建模的支持向量机（SVM）算法,将正交设计和自行开发的SVR实验参数优化软件相结合用于电化学处理含聚污水工艺参数的优化实验。通过量子粒子群（QPSO）算法对SVM算法参数进行优化后,所建立的回归模型能够找到理论上的全局最优点,也可直观地表现因素之间的交互作用,降低了正交设计的试验次数,优化效果明显,是一种快捷、有效的优化方法。得到的最高除油率为81.88%,对应的电解时间为30 min,电解电流为4.0 A,极板间距为6.222 7 cm,面体比为200/1 827 cm2/m
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