【摘 要】
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水盐体系相平衡的研究是高盐卤水资源化利用的理论指导。本文利用优化的Elman神经网络(ENN)对海水体系Na+,K+,Ca2+,Mg2+//Cl-,SO42-,CO32-,HCO3-,B4O72--H2O的15个三元子系统
【机 构】
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中国海洋大学海洋化学理论与工程技术教育部重点实验室,中国海洋大学化学化工学院,河北工业大学化工学院,泉州师范学院化工与材料学院
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目(2016YFB0600504)资助
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水盐体系相平衡的研究是高盐卤水资源化利用的理论指导。本文利用优化的Elman神经网络(ENN)对海水体系Na+,K+,Ca2+,Mg2+//Cl-,SO42-,CO32-,HCO3-,B4O72--H2O的15个三元子系统进行了研究。通过比较溶解度预测值与文献值,确定模型的最优拓扑结构为双隐含层,隐含层神经元拓扑结构为(2,3),学习函数选择动量自适应学习速率梯度下降法(GDX)。由NaCl-CaCl2-H2O体系液相线的预测结果可知,ENN-(2,3)GDX模型的拟合精确度和运算速度均优于热力学HMW模
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