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低温甲醇洗过程优化

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第1章 绪论第8-22页
   ·研究目的与意义第8-9页
   ·低温甲醇洗工艺介绍及研究进展第9-17页
     ·低温甲醇洗工艺原理第9-10页
     ·低温甲醇洗的工艺特点第10-11页
     ·低温甲醇洗工艺的研究进展第11-17页
   ·人工神经网络第17-19页
     ·人工神经网络的研究进展第17页
     ·人工神经网络在化工中的应用第17-19页
   ·智能优化算法研究进展第19页
   ·流程模拟技术及 Aspen Plus第19-21页
   ·本文研究内容第21-22页
第2章 低温甲醇洗过程模拟及总公用工程消耗计算第22-39页
   ·低温甲醇洗工艺流程第22-25页
     ·酸性气体的吸收第22-24页
     ·甲醇富液的再生第24页
     ·甲醇-水分离第24-25页
   ·低温甲醇洗工艺过程数据第25-26页
     ·低温甲醇洗工艺过程的原料气规格第25页
     ·低温甲醇洗工艺过程产品指标第25-26页
   ·低温甲醇洗过程物性方法的选择第26-28页
   ·低温甲醇洗过程模拟第28-35页
     ·吸收塔的模拟第28-30页
     ·硫化氢浓缩塔的模拟第30-32页
     ·热再生塔的模拟第32-33页
     ·脱水塔的模拟第33-35页
   ·低温甲醇洗过程总公用工程消耗计算第35-38页
   ·本章小结第38-39页
第3章 综合 BP 神经网络和列队竞争算法的优化方法第39-47页
   ·人工神经网络第39-44页
     ·人工神经网络原理第39-40页
     ·BP 神经网络第40-44页
   ·列队竞争算法第44-45页
   ·基于 BP 神经网络和列队竞争算法的优化方法第45-46页
     ·混合优化计算方法介绍第45-46页
     ·优化模型第46页
   ·本章小结第46-47页
第4章 基于 BP 神经网络和列队竞争算法的低温甲醇洗过程优化第47-67页
   ·利用混合优化算法对实例一进行优化计算第47-54页
     ·实例一的神经网络模型的建立第47-52页
     ·低温甲醇洗过程优化第52-54页
   ·利用混合优化算法对实例二进行优化计算第54-65页
     ·实例二工艺简介第54-57页
     ·低温甲醇洗工艺过程的主要操作参数第57-58页
     ·实例二工艺过程模拟第58页
     ·低温甲醇洗过程的神经网络模型的建立第58-63页
     ·优化计算第63-65页
   ·本章小结第65-67页
第5章 结论和展望第67-69页
   ·结论第67-68页
   ·展望第68-69页
参考文献第69-73页
致谢第73-74页
攻读硕士学位期间发表的论文第74页

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