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基于正交和神经网络法的二氯甲烷—乙醇精馏工艺优化

摘要第1-5页
abstract第5-11页
第一章 绪论第11-21页
   ·精馏技术第11-14页
     ·化工分离第11-12页
     ·精馏技术第12页
     ·精馏节能技术第12-14页
       ·改变精馏工艺第13-14页
       ·改变操作参数第14页
   ·共沸物第14-16页
     ·共沸物研究第14-15页
     ·共沸物分离方法第15-16页
   ·化工过程模拟第16-17页
     ·过程模拟技术的发展第16页
     ·模拟软件第16-17页
   ·优化方法第17-18页
     ·正交设计法第17页
     ·均匀设计法第17页
     ·响应面法第17-18页
     ·人工神经网络第18页
     ·粒子群算法第18页
   ·主要工作与意义第18-21页
第二章 精馏分离二氯甲烷-乙醇-水物系的工艺优化第21-29页
   ·精馏分离工艺的基础数据第21-22页
     ·体系物性分析第21-22页
     ·热力学方程的选取第22页
   ·精馏工艺模型的建立第22-23页
     ·工艺流程第22-23页
     ·优化目标与参数第23页
   ·精馏实验研究第23-28页
     ·实验试剂及仪器第23-24页
       ·实验试剂第23-24页
       ·实验仪器第24页
     ·二氯甲烷精馏实验第24-26页
       ·实验流程第24-25页
       ·实验结果与讨论第25-26页
     ·乙醇精馏实验第26-28页
       ·实验流程第26-27页
       ·实验结果与讨论第27-28页
   ·本章小结第28-29页
第三章 二氯精馏塔优化第29-47页
   ·单因素分析第29-31页
     ·二氯精馏塔理论板数第29-30页
     ·二氯精馏塔进料位置第30-31页
     ·二氯精馏塔回流比第31页
   ·正交试验优化第31-37页
     ·正交试验设计第31-33页
     ·结果与讨论第33-37页
       ·正交试验设计的极差分析第33-35页
       ·正交试验设计的方差分析第35-37页
   ·神经网络优化第37-46页
     ·神经网络简介第37-41页
       ·神经网络模型第37-38页
       ·BP网络第38-40页
       ·RBF网络第40-41页
     ·二氯甲烷塔神经网络数学模型第41-44页
       ·BP网络数学模型第41-43页
       ·RBF网络数学模型第43-44页
     ·结果与讨论第44-46页
   ·本章小结第46-47页
第四章 乙醇精馏塔的优化第47-61页
   ·单因素分析第47-50页
     ·乙醇精馏塔理论板数第47-48页
     ·乙醇精馏塔进料位置第48页
     ·乙醇精馏塔回流比第48-49页
     ·乙醇精馏塔萃取剂进料位置第49-50页
     ·乙醇精馏塔溶剂比第50页
   ·以乙醇含量为目标函数第50-54页
     ·正交试验设计第51-52页
     ·结果与讨论第52-54页
       ·正交试验设计的极差分析第52-53页
       ·正交试验设计的方差分析第53-54页
   ·神经网络优化第54-60页
     ·神经网络数学模型第54-58页
       ·BP网络数学模型第54-56页
       ·RBF网络数学模型第56-58页
     ·结果与讨论第58-60页
   ·本章小结第60-61页
第五章 结论与展望第61-63页
   ·结论第61-62页
   ·展望第62-63页
参考文献第63-67页
附录A第67-69页
攻读学位期间所取得的相关科研成果第69-71页
致谢第71页

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