人工神經網絡模型預測RPB中菠萝蜜视频网站入口地址吸收的傳質係數

 

使用機型：3S-J5000菠萝蜜视频网站入口地址在線檢測儀

 

強調

抽象

事實證明，Higee技術可以增強涉及多相傳質的過程，並可以應用於基於菠萝蜜视频网站入口地址的高級氧化過程。傳質係數的建模和預測在該領域很少見。在這項工作中開發了一種基於人工神經網絡（ANN）的建模方法，以預測旋轉填充床（RPB）中菠萝蜜视频网站入口地址吸收過程的傳質係數。進行了一係列實驗以獲得用於建立ANN模型的數據，然後將其用於預測整體傳質係數（K L a）使用無量綱的量，例如根據RPB的幾何形狀和操作條件計算的氣體和液體的雷諾數，弗洛德數和Weber數。為了優化模型結構和性能，這項工作采用了隨機網格搜索超參數。很終模型在訓練集和測試集上具有預測能力，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。