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申请/专利权人：北京理工大学

摘要：本发明公布了用于有机胺体系CO2传质性能预测的通用模型建立方法，包括如下步骤：S1、综合考虑多种影响因素，选择参数；S2、数据处理；S3、构建CO2传质性能预测的通用BPNN模型；S4、通过模型评估指标评价BPNN模型的预测性能。本发明的方法建立了具有6～8个输入参数的一系列反向传播神经网络BPNN模型，传质性能预测值都与目标值很好地匹配，与经验和半经验公式相比，显示出出色的预测性能；尤其是，具有8个输入的BPNN‑ALL具有广泛的适用性和很高的预测精度，适用于各种胺溶液、不同填料中CO2传质性能KGav的预测，填补了领域空白，能够在碳捕获利用和封存相关研究和应用中发挥巨大作用。

主权项：1.用于有机胺体系CO2传质性能预测的通用模型建立方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、选择参数：所述参数包括操作条件、胺的类型及填料类型中的一种或多种；所述操作条件包括：气体流速、液体流速、CO2分压、胺的浓度、CO2负载及进料温度；胺的类型包括23种胺基体系，其中包含10种常用的单胺和13种混胺溶液，以酸度系数表示胺的类型；所述填料类型包括散堆填料和规整填料，以表面积表示填料的类型；所选择的参数至少包括6个操作条件，还包括胺的类型和或填料类型；S2、数据处理：根据步骤S1中选择的参数获取原始实验数据以及对应的总传质系数KGav，采用插值法生成更多训练数据，构建数据库；S3、构建CO2传质性能预测的通用BPNN模型：1将所有输入输出数据分为三部分：训练集、验证集和测试集；2对所有数据进行归一化处理；3调整网络配置参数；4数据依次经过输入层、隐含层和输出层，得到模型预测值： 其中，xi表示第i个隐含层节点的输出值，ωij表示第i个隐含层节点到第j个输出节点的权重，bj表示第j个输出节点的阈值，f表示输出节点的激活函数；5计算模型预测值和对应的总传质系数KGav目标值之间的误差e： 其中，下标p表示预测值，下标t表示目标值；如果e可以接受，则停止训练，并将此时的网络结构作为最终模型；如果e不可接受，则将它们反向传播，并调整网络节点的连接权重ω和阈值b，重新迭代直到满足设定误差范围；权重和偏差的调整方法为：ωk+1＝ωk+γkgkbk+1＝bk+γkgk其中，γ是学习率，g是动量因子，k是当前训练迭代次数；S4、通过模型评估指标评价BPNN模型的预测性能，由测试集验证模型的预测结果与目标值实际总传质系数的匹配程度及误差分布。

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