基于LS-SVM沼氣凈化變壓吸附過程甲烷濃度建模

【摘要】：由于變壓吸附(PSA)過程中吸附劑的參數(shù)不易獲得,對沼氣凈化PSA過程中產(chǎn)品氣甲烷濃度的機(jī)理建模是比較困難的。提出了基于最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)甲烷濃度的建模方法。分析比較了系統(tǒng)辨識、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與LS-SVM模型,結(jié)果表明,運(yùn)用LS-SVM方法建立的模型在精度上明顯優(yōu)于其他兩種的方法,從而驗證了LS-SVM在PSA過程產(chǎn)品濃度建模中是有效的。 【作者單位】： 南京工業(yè)大學(xué)自動化與電氣工程學(xué)院;南京工業(yè)大學(xué)生物與制藥工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 沼氣提純 變壓吸附 PSA LS-SVM 系統(tǒng)辨識 建模
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(21046004)
【分類號】：TQ221.11
【正文快照】： 變壓吸附(PSA)過程是用來分離氣體的一個過程。然而描述該過程的模型有Henry等溫方程、Langmuir等溫方程、維里等溫方程、非等溫方程;孔擴(kuò)散模型,線性推動力模型,物料平衡模型;考慮軸向壓降還需要加入Ergun方程或Darcy定律等[1]。這些模型在實(shí)驗條件下能精確的描述PSA過程中

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