基于PSO算法优化的BPNN天然气脱CO_2膜分离过程软测量模型

【摘要】：天然气脱CO2膜分离过程是一个非线性复杂系统.针对其过程中一些关键性能参数如脱碳气流量和尾气CO2浓度难以在线精确测量,建立了基于PSO算法优化的BP神经网络天然气脱CO2膜分离过程软测量模型.其中,为克服BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最小值等缺点,引入惯性权重算法和收缩因子对传统PSO算法进行改进后,用PSO算法优化BP神经网络的权值和阈值;然后,基于Matlab软件和采集的现场数据对天然气脱CO2膜分离过程进行建模仿真.结果表明,模型收敛速度快,模型测量的天然气脱CO2膜分离过程中的关键参数脱碳气流量和尾气CO2浓度值与实测值符合较好,误差小. 【作者单位】： 海南大学信息科学技术学院海南省特种玻璃重点实验室;广东省医疗器械研究所
【关键词】： 气体膜分离 粒子群 BP神经网络 软测量
【基金】：国家科技支撑计划课题(2012BAA10B03) 国家自然科学基金(61463011) 广州市科技计划项目(201334500076)
【分类号】：TE64;TQ028.8
【正文快照】： 3.意大利米兰理工大学,意大利米兰20133)在资源短缺、能源紧张、环境日益恶化、节能减排呼声越来越高的今天,天然气作为一种清洁燃料,其开发利用已在全球受到普遍关注.我国天然气产量也逐年快速增加,一些高含碳的低品位油气田被投入开发生产.但未经处理的天然气高含CO2气体,不

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