WNN优化模型在模拟超临界二氧化碳中固体溶解度的应用

摘要

为了更好地模拟超临界二氧化碳(SCCO2)中固体的溶解度,提出了一种余弦常数r为0.1和采用部分动量法的Morlet自适应小波神经网络优化模型,并以温度T、压力P、溶质的摩尔体积V、熔点温度Tm、熔化热ΔHfus、色散溶解度参数δ1和极性及氢键溶解度参数δ为输入参数,对SCCO2中两种脂肪酸的溶解度进行了模拟。经过980次迭代得到了该模型对学习2样本的最小模拟误差为1.34%,对预测样本的模拟误差为8.89%,都小于活度系数模型和其它两种常用小波神经网络模型,此结果表明该模型是一种SCCO2中固体溶解度的较好模拟模型。