基于人工神经网络的固体碱催化制备生物柴油工艺优化

摘要

为了获得最优工艺条件,在单因素试验的基础上,利用正交试验和人工神经网络研究了固体碱氧化钡催化酯交换制备生物柴油的工艺.研究结果表明,以正交试验数据为基础,利用人工神经网络的反向传播BP算法建立网络预测模型能够较准确地预测不同反应条件下生物柴油的转化率.由此得到优化的工艺条件为:甲醇用量为油质量的30%,催化剂用量为油质量的1.0%,反应时间为2.5h,油浴温度为80℃,模型预测转化率为94.65%,实际转化率为96.82%,相对误差为2.24%,说明建立的模型能够反映样本自身的内在规律.