机译:一种用于预测流体催化裂化性能的混合深层学习和机械动力学模型
Lenovo Grp Data Intelligence Applicat Lab Chengdu 610041 Peoples R China;
Lenovo Grp Data Intelligence Applicat Lab Chengdu 610041 Peoples R China;
Lenovo Grp Data Intelligence Applicat Lab Chengdu 610041 Peoples R China;
Loughborough Univ Dept Chem Engn Loughborough Leics England;
East China Univ Sci &
Technol Sch Mech &
Power Engn Shanghai 200237 Peoples R China;
Fluidic catalytic cracking; Deep neural network; Lumped kinetics model; Hybrid model; Artificial intelligence; Machine learning;
机译:一种用于预测流体催化裂化性能的混合深层学习和机械动力学模型
机译:使用Kε湍流和4块动力学模型预测流化催化裂化(FCC)立管中的汽油收率:计算流体动力学(CFD)方法
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机译:流体催化裂解提升管反应器的四块动力学模型与三块动力学模型
机译:混合半力学性能模拟和预测。
机译:使用Tox21 10K化合物库中的DeepSnap-Deep Learning方法对高性能本构雄激素受体(CAR)进行预测的模型
机译:使用k-epsilon湍流和4块动力学模型预测流化催化裂化(FCC)提升管中的汽油产率:计算流体动力学(CFD)方法