【摘 要】
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首先通过多因素方差分析探讨携水剂用量、反应温度、反应真空度、反应时间、酸醇比对丙烯酸苄酯质量分数及收率的影响,然后以显著因素为输入、综合得分为输出建立Takagi-Suge
【机 构】
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西安石油大学化学化工学院,中国石油长庆油田分公司气田开发事业部,中国石油长庆油田分公司第一采气厂
【基金项目】
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陕西省科学技术研究与发展计划项目(2016GY-150);西安石油大学研究生创新与实践能力培养项目(YCS18221011);中国国家留学基金项目(201908610135)
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首先通过多因素方差分析探讨携水剂用量、反应温度、反应真空度、反应时间、酸醇比对丙烯酸苄酯质量分数及收率的影响,然后以显著因素为输入、综合得分为输出建立Takagi-Sugeno型模糊人工神经网络,最后利用遗传算法优化丙烯酸苄酯合成工艺条件并使用t检验法验证可靠性。研究表明,上述各因素对丙烯酸苄酯合成产物的质量分数与收率同时具有非常显著的影响,预测模型采用5-15-243-1型网络结构,经36859次训练其均方差小于允许收敛误差限0.0050,输出值与期望值呈近似线性关系,训练、测试阶段决定系数0.9999
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