论文部分内容阅读
瓦斯水合物生成是复杂的结晶过程,获取不同组分和浓度的瓦斯水合物相平衡等热力学参数对水合物技术的应用具有非常重要的意义。针对瓦斯水合物相平衡条件,确定了RBF神经网络的输入、输出向量,建立了RBF神经网络瓦斯水合物相平衡预测模型,并用实验数据进行了验证。结果表明,该模型对瓦斯水合物相平衡的预测具有计算精度高、速度快等优点。RBF神经网络研究为瓦斯水合物相平衡预测提供了一种新途径。