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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)RPB中臭氧吸收的傳質(zhì)系數(shù)

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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)RPB中臭氧吸收的傳質(zhì)系數(shù)
 
使用機(jī)型：3S-J5000臭氧在線檢測(cè)儀
 
強(qiáng)調(diào)
•采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為預(yù)測(cè)KLa在RPB中吸收臭氧的方法。
•進(jìn)行了串行實(shí)驗(yàn)以獲得用于建模的數(shù)據(jù)。
•將隨機(jī)網(wǎng)格研究應(yīng)用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的超參數(shù)調(diào)整。
•所獲得的模型在訓(xùn)練組上具有0.9896 R2的令人滿(mǎn)意的性能，在測(cè)試組上具有0.9877 R2的令人滿(mǎn)意的性能。
抽象
事實(shí)證明，Higee技術(shù)可以增強(qiáng)涉及多相傳質(zhì)的過(guò)程，并可以應(yīng)用于基于臭氧的高級(jí)氧化過(guò)程。傳質(zhì)系數(shù)的建模和預(yù)測(cè)在該領(lǐng)域很少見(jiàn)。在這項(xiàng)工作中開(kāi)發(fā)了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的建模方法，以預(yù)測(cè)旋轉(zhuǎn)填充床（RPB）中臭氧吸收過(guò)程的傳質(zhì)系數(shù)。進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)以獲得用于建立ANN模型的數(shù)據(jù)，然后將其用于預(yù)測(cè)整體傳質(zhì)系數(shù)（K L a）使用無(wú)量綱的量，例如根據(jù)RPB的幾何形狀和操作條件計(jì)算的氣體和液體的雷諾數(shù)，弗洛德數(shù)和Weber數(shù)。為了優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和性能，這項(xiàng)工作采用了隨機(jī)網(wǎng)格搜索超參數(shù)。很終模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集上具有預(yù)測(cè)能力，R 2分別為0.9896和0.9877，RMSE為0.01801和0.03085，MAE分別為0.01265和0.02219。
 

與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)RPB中臭氧吸收的傳質(zhì)系數(shù)相關(guān)的實(shí)驗(yàn)文章