催化学报
催化學報
최화학보
CHINESE JOURNAL OF CATALYSIS
1999年
2期
155-160
,共6页
姚芳莲%陈锦言%邓联东%孟继红%许湧深%孙经武
姚芳蓮%陳錦言%鄧聯東%孟繼紅%許湧深%孫經武
요방련%진금언%산련동%맹계홍%허용심%손경무
神经网络%一氧化碳%苯乙烯%共聚%催化剂优化%图形解释
神經網絡%一氧化碳%苯乙烯%共聚%催化劑優化%圖形解釋
신경망락%일양화탄%분을희%공취%최화제우화%도형해석
用醋酸钯、1,10-邻菲咯啉、对甲苯磺酸、对苯二醌和甲醇组成的催化体系进行了一氧化碳/苯乙烯共聚反应,成功地制得了一氧化碳和苯乙烯的线性交替共聚物--聚酮(STCO).在催化体系组成的筛选过程中,对人工神经网络的应用进行了探索性研究.首先,采用VisualC++1.52编制了BP神经网络,利用正交实验结果对该神经网络进行了训练,训练误差小于5%.用训练后的网络预测了该催化体系用量及其交互作用与其催化活性之间的关系.实验及预测结果表明,该网络系统生成的三维图可很好地体现不同催化体系组成对其催化活性的影响.在此基础上,利用穷举法对较大范围内的催化体系组成进行了预测,确定出较好的催化体系组成范围.通过进一步优化,该催化体系的最高催化活性达到42.0 kg/(mol·h).
用醋痠鈀、1,10-鄰菲咯啉、對甲苯磺痠、對苯二醌和甲醇組成的催化體繫進行瞭一氧化碳/苯乙烯共聚反應,成功地製得瞭一氧化碳和苯乙烯的線性交替共聚物--聚酮(STCO).在催化體繫組成的篩選過程中,對人工神經網絡的應用進行瞭探索性研究.首先,採用VisualC++1.52編製瞭BP神經網絡,利用正交實驗結果對該神經網絡進行瞭訓練,訓練誤差小于5%.用訓練後的網絡預測瞭該催化體繫用量及其交互作用與其催化活性之間的關繫.實驗及預測結果錶明,該網絡繫統生成的三維圖可很好地體現不同催化體繫組成對其催化活性的影響.在此基礎上,利用窮舉法對較大範圍內的催化體繫組成進行瞭預測,確定齣較好的催化體繫組成範圍.通過進一步優化,該催化體繫的最高催化活性達到42.0 kg/(mol·h).
용작산파、1,10-린비각람、대갑분광산、대분이곤화갑순조성적최화체계진행료일양화탄/분을희공취반응,성공지제득료일양화탄화분을희적선성교체공취물--취동(STCO).재최화체계조성적사선과정중,대인공신경망락적응용진행료탐색성연구.수선,채용VisualC++1.52편제료BP신경망락,이용정교실험결과대해신경망락진행료훈련,훈련오차소우5%.용훈련후적망락예측료해최화체계용량급기교호작용여기최화활성지간적관계.실험급예측결과표명,해망락계통생성적삼유도가흔호지체현불동최화체계조성대기최화활성적영향.재차기출상,이용궁거법대교대범위내적최화체계조성진행료예측,학정출교호적최화체계조성범위.통과진일보우화,해최화체계적최고최화활성체도42.0 kg/(mol·h).
