陳鴻偉， 閆 瑾， 危日光， 高建強(qiáng)， 黃新章

（1.華北電力大學(xué) 能源與動(dòng)力工程學(xué)院，保定071003；2.沈陽工程學(xué)院 能源與動(dòng)力工程系，沈陽110136）

以化石燃料為原料的能源生產(chǎn)工業(yè)，其CO2排放量已占全球總排放量的30%以上.因此，有效減少能源工業(yè)中溫室氣體排放成為急需解決的重要課題［1］.目前最可行的減排方法，是利用固態(tài)吸收劑捕捉和分離煙氣（或氣化氣）中的CO2，然后將得到的高濃度CO2氣體液化后注入地質(zhì)處置層或深海［2］.采用鈣基吸收劑作為CO2捕集循環(huán)中的載體，化學(xué)過程簡單，成本低廉且可有效避免CO2捕捉過程中的熱動(dòng)力損失，但是還存在亟待解決的實(shí)際應(yīng)用問題.其中關(guān)鍵問題就是要解決循環(huán)反應(yīng)過程中顆粒燒結(jié)引起煅燒后顆粒表面形貌、微顆粒結(jié)構(gòu)以及孔隙結(jié)構(gòu)的惡化，因?yàn)榭紫侗缺砻娣e和孔容積減小會(huì)導(dǎo)致鈣基吸收劑活性的衰減［3－4］.

為了獲得CO2吸收效率的最大值，科研工作者開展了大量鈣基吸收劑煅燒和碳酸化循環(huán)反應(yīng)特性研究：包括熱重分析或固定床試驗(yàn)，或給定通用顆粒模型預(yù)測吸收劑顆粒反應(yīng)能力.但是，如果采用單一的試驗(yàn)方式，則參數(shù)的設(shè)定會(huì)受到試驗(yàn)設(shè)備本身的限制且難以消除試驗(yàn)誤差；雖然顆粒預(yù)測模型可以反映轉(zhuǎn)化率的變化趨勢，但吸收劑的顆粒特性以及反應(yīng)條件卻無法通過方程參數(shù)體現(xiàn)［5－6］.因此，在鈣基吸收劑CO2的循環(huán)過程中，需要對(duì)各個(gè)反應(yīng)參數(shù)在循環(huán)過程中吸收劑活性變化的影響作進(jìn)一步深入研究.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法作為一種智能仿真模擬工具，以其特有的高容錯(cuò)自組織和高度非現(xiàn)性描述等功能，為因反應(yīng)機(jī)理復(fù)雜或缺乏有效數(shù)據(jù)而不能采用半經(jīng)驗(yàn)公式的化學(xué)反應(yīng)過程進(jìn)行直觀、準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模擬提供了新思路，并已廣泛應(yīng)用于化學(xué)工業(yè)中的復(fù)雜計(jì)算和難以確定反應(yīng)模型的化學(xué)反應(yīng)中［7－9］.

筆者應(yīng)用熱重分析試驗(yàn)獲得的鈣基吸收劑CO2循環(huán)反應(yīng)過程曲線作為訓(xùn)練、測試樣本，并利用基于Levenberg－Marquardt法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來描述具有眾多非線性影響參數(shù)作用的CO2循環(huán)特性.影響吸收劑活性的參數(shù)包括循環(huán)次數(shù)、顆粒粒徑、煅燒溫度、煅燒時(shí)間、煅燒氣氛以及碳酸化時(shí)間.在反應(yīng)動(dòng)力學(xué)區(qū)域和擴(kuò)散區(qū)域，筆者采用同一數(shù)學(xué)模型.

1 試 驗(yàn)

1.1 試驗(yàn)樣品

筆者采用X射線熒光光譜分析儀對(duì)石灰石樣品進(jìn)行了成分組成分析（見表1）.樣品篩分后可以得到4組粒徑分布的樣品顆粒：38～48μm，48～62μm，62～80μm和80～180μm.

1.2 TGA試驗(yàn)

筆者采用 Mettler Toledo TGA／DTA Star熱重分析儀（TGA）進(jìn)行了鈣基吸收劑煅燒和碳酸化循環(huán)反應(yīng)，并通過與其連接的控制設(shè)備和計(jì)算機(jī)終端對(duì)試驗(yàn)過程進(jìn)行監(jiān)控，同時(shí)應(yīng)用流量控制系統(tǒng)對(duì)反應(yīng)氣體的開閉和體積流量進(jìn)行控制.

表1 試驗(yàn)用鈣基吸收劑樣品的成分組成Tab.1 Chemical analysis of the calcium－based sorbent tested%

考慮到熱效應(yīng)，采用鋁制樣品盤秤取8mg±0.5mg樣品并放入反應(yīng)器中，以20K／min的升溫速率加熱至預(yù)先設(shè)定的煅燒溫度，通入反應(yīng)氣體并加以保溫，以達(dá)到充分的煅燒.為保證反應(yīng)器內(nèi)稱重系統(tǒng)的穩(wěn)定性和足夠的反應(yīng)氣體流量，通入反應(yīng)器內(nèi)的恒定氣體流量為50cm3／min.樣品在TGA中進(jìn)行煅燒和碳酸化循環(huán)時(shí)保持碳酸化反應(yīng)條件為650℃、保溫20min，反應(yīng)氣氛為15%φ（CO2）（N2平衡）.試驗(yàn)設(shè)定的循環(huán)次數(shù)為20次，并實(shí)時(shí)采集樣品的質(zhì)量變化數(shù)據(jù).假設(shè)樣品質(zhì)量的變化僅由碳酸鈣的分解與再生造成，依據(jù)樣品的質(zhì)量變化曲線計(jì)算樣品的碳酸化轉(zhuǎn)化率曲線.

2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬過程

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量功能簡單的神經(jīng)元通過有嚴(yán)格規(guī)律的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)組織構(gòu)成群體并行式處理的計(jì)算結(jié)構(gòu)（見圖1）.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入（x1，x2，…，xi）與隱含層權(quán)重矩陣Whid相乘，乘積與隱含層閾值向量求和，再經(jīng)隱含層激活函數(shù)Qh傳遞得隱含層神經(jīng)元輸出（y1，y2，…，yj）.隱含層輸出Yhid與輸出層權(quán)重矩陣Wout相乘，乘積與輸出神經(jīng)元閾值Bout相加，再經(jīng)函數(shù)Qo激活后得到網(wǎng)絡(luò)輸出Yout.

圖1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.1 Topological structure of a typical artificial neural network

實(shí)現(xiàn)信號(hào)準(zhǔn)確傳遞的關(guān)鍵是權(quán)重矩陣.一般，采用試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入－輸出模式進(jìn)行訓(xùn)練，即以訓(xùn)練數(shù)據(jù)［（x1，y1），（x2，y2），…，（xn，yn）］逐級(jí)調(diào)整神經(jīng)元權(quán)值和閾值，實(shí)現(xiàn)輸出期望值和實(shí)際網(wǎng)絡(luò)輸出值的均方差（yi－yout）2達(dá)到極小值.為提高網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和泛化能力，筆者采用基于Levenberg－Marquardt法的BP網(wǎng)絡(luò)，即由輸出層向隱含層返回誤差值，并通過最小梯度下降法和高斯－牛頓法之間自適應(yīng)調(diào)整優(yōu)化隱藏層權(quán)重矩陣和輸出層權(quán)重矩陣.

筆者將TGA試驗(yàn)所得數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練和測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本數(shù)據(jù)，并應(yīng)用3 755組數(shù)據(jù)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：① 輸入數(shù)據(jù)（樣品顆粒粒徑D；煅燒過程溫度Tcal；煅燒持續(xù)時(shí)間tcal；煅燒氣氛中CO2體積分?jǐn)?shù)φ（CO2）；碳酸化持續(xù)時(shí)間tcar，min；循環(huán)次數(shù)n；上一次循環(huán)結(jié)束時(shí)碳酸化轉(zhuǎn)化率 Xcar，（n－1）；② 輸出數(shù)據(jù)（鈣基吸收劑碳酸化轉(zhuǎn)化率Xcar，n）.輸入數(shù)據(jù)取值范圍：D，38～180μm；Tcal，750～1 050 ℃；tcal，20～120min；φ（CO2），0～25%；tcar，0～20min；n，1～20；Xcar，n－1，0～1.

采用基于Levenberg－Marquardt法多層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，7個(gè)輸入層神經(jīng)元（D、Tcal、tcal、tcar、φ（CO2）、n、Xcar，（n－1）），1個(gè)輸出神經(jīng)元（Xcar（n，tcar））和中間一層或多層隱含層組織而成.原輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)經(jīng)歸一化處理得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入和輸出數(shù)據(jù).隱含層傳遞函數(shù)采用正切Sigmoid函數(shù)，輸出層傳遞函數(shù)采用對(duì)數(shù)Sigmoid函數(shù)，以保證輸出數(shù)據(jù)在［0，1］之間.在3 755組試驗(yàn)數(shù)據(jù)中，取2 843組作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其余912組數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)，均用于測試訓(xùn)練后不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的平均誤差和均方誤差.

表2為不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特性參數(shù)對(duì)比.驗(yàn)證輸入數(shù)據(jù)無序輸入時(shí)計(jì)算誤差的重復(fù)性，確定最優(yōu)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為單一隱含層結(jié)構(gòu)，隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為46個(gè).

3 試驗(yàn)結(jié)果與分析

圖2為試驗(yàn)數(shù)據(jù)與預(yù)測數(shù)據(jù)的對(duì)比.從圖2可知：多組不同輸入?yún)?shù)下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測碳酸化轉(zhuǎn)化率與試驗(yàn)數(shù)值呈正比關(guān)系，證明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可實(shí)現(xiàn)對(duì)鈣基吸收劑煅燒和碳酸化循環(huán)的準(zhǔn)確模擬.圖3為粒徑48～62μm石灰石顆粒經(jīng)850℃、20min、100%φ（N2）煅燒后第一次碳酸化循環(huán)的TGA試驗(yàn)數(shù)據(jù)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測數(shù)值的對(duì)比.從圖3可知：利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以準(zhǔn)確地反映煅燒反應(yīng)參數(shù)對(duì)鈣基吸收劑碳酸化反應(yīng)速率和轉(zhuǎn)化率的影響.因此，筆者設(shè)定煅燒條件為850℃，應(yīng)用拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為7－46－1的優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以循環(huán)次數(shù)、吸收劑樣品物性（顆粒粒徑）和煅燒過程參數(shù)（煅燒溫度、煅燒氣氛及煅燒時(shí)間）作為輸入?yún)⒘?，模擬吸收劑碳酸化反應(yīng)動(dòng)力學(xué)特性以及其活性變化過程.

表2 不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特性參數(shù)對(duì)比Tab.2 Evaluation of an artificial BP neural network–comparison between neural network answers and the TGA experimental data

圖2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)與預(yù)測數(shù)據(jù)的對(duì)比Fig.2 Comparison between experimental and simulated data

圖3 石灰石碳酸化試驗(yàn)數(shù)據(jù)與預(yù)測數(shù)據(jù)對(duì)比Fig.3 Comparison of limestone carbonization between experimental and simulated data

粒徑為48～62μm石灰石顆粒經(jīng)850℃、20 min、100%φ（N2），經(jīng)20次煅燒和碳酸化循環(huán)后，其樣品顆粒的活性衰減曲線見圖4.從圖4可看到：TGA試驗(yàn)數(shù)據(jù)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算數(shù)據(jù)基本吻合，說明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以直觀反映CO2循環(huán)次數(shù)與吸收劑顆?；钚缘年P(guān)系.

圖4 石灰石樣品顆粒的活性衰減曲線Fig.4 Comparison of limestone activity between TGA and BP network data

3.1 循環(huán)次數(shù)

鈣基吸收劑碳酸化過程包括快速化學(xué)反應(yīng)和緩慢擴(kuò)散反應(yīng)兩個(gè)階段，兩個(gè)反應(yīng)階段之間不存在過渡階段.當(dāng)化學(xué)反應(yīng)控制區(qū)域的碳酸化轉(zhuǎn)化率達(dá)到一定值時(shí)，立即進(jìn)入擴(kuò)散反應(yīng)階段.隨著循環(huán)次數(shù)的增加，碳酸化反應(yīng)過程曲線形態(tài)不發(fā)生變化，但是化學(xué)反應(yīng)階段的碳酸化轉(zhuǎn)化率明顯降低，最終導(dǎo)致CO2吸收效率的降低［10－13］.

設(shè)定煅燒反應(yīng)條件（Tcal為850℃、tcal為20min、100%φ（N2）），模擬顆粒48～62μm石灰石樣品經(jīng)過20次循環(huán)，其CO2吸收過程即Xcar（n，tcar）曲線.圖5為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測循環(huán)次數(shù)對(duì)吸收劑活性的影響.從圖5可以看出：石灰石樣品經(jīng)歷多次循環(huán)碳酸化反應(yīng)的曲線形狀極為相似，但是碳酸化轉(zhuǎn)化率明顯降低，當(dāng)循環(huán)次數(shù)從1增加到5時(shí)，最終碳酸化轉(zhuǎn)化率由64.42%下降至40.15%，其中91.09%的減少量是由化學(xué)反應(yīng)階段吸收效率降低造成的.循環(huán)次數(shù)的增加造成顆?？紫督Y(jié)構(gòu)的變化，1次煅燒后鈣基吸收劑顆粒的孔隙分布集中于85～100nm的小孔，隨著碳酸化反應(yīng)的進(jìn)行，顆?？紫斗植稼呄蛴诖罂祝行Х磻?yīng)的比表面顯著降低，導(dǎo)致CO2吸收效率降低.當(dāng)循環(huán)反應(yīng)次數(shù)增加到15次時(shí)，最終碳酸化轉(zhuǎn)化率降低為24.06%；當(dāng)循環(huán)反應(yīng)次數(shù)增加到20次時(shí)，吸收劑顆粒僅能吸收20.81%的CO2，即隨著循環(huán)次數(shù)的進(jìn)一步增加，碳酸轉(zhuǎn)化率進(jìn)一步降低，但其衰減趨勢趨于平緩.

圖5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測循環(huán)次數(shù)對(duì)吸收劑活性的影響Fig.5 Influence of cyclic number on sorbent activity by BP neural network simulation

3.2 吸收劑顆粒粒徑

為研究顆粒粒徑對(duì)鈣基吸收劑碳酸化過程的影響，筆者在設(shè)定煅燒反應(yīng)條件下（Tcal為850℃、tcal為20min、100%φ（N2）），將樣品劃分為4個(gè)粒徑區(qū)間：38～48μm、48～62μm、62～80μm和80～180 μm，模擬 CO2吸收過程，即Xcar（tcar）以及 Xcar（n）.圖6為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測粒徑對(duì)吸收劑活性的影響.從圖6可知：第1次循環(huán)，顆粒粒徑不是影響CO2吸收效率的重要因素，不同的顆粒粒徑獲得比較接近的轉(zhuǎn)化率；但是粒徑為48～62μm的顆粒樣品化學(xué)反應(yīng)階段較快速.樣品經(jīng)歷5次循環(huán)后，粒徑為38～48μm顆粒的活性衰減曲線斜率略大于其他3組樣品.當(dāng)循環(huán)次數(shù)增加到15次時(shí)，由于顆粒粒徑不同引起的碳酸化反應(yīng)速率差異基本消失，而且粒徑為48～62μm、62～80μm和80～180μm樣品顆粒的碳酸化轉(zhuǎn)化率極為接近，分別為24.06%、24.28%和23.03%，但粒徑為38～48μm吸收劑顆粒的CO2吸收效率卻只有20.06%.因此，當(dāng)顆粒粒徑小于48μm時(shí)，反應(yīng)過程中顆粒的雜質(zhì)相對(duì)含量起到了主導(dǎo)作用［14］.

3.3 煅燒反應(yīng)參數(shù)

煅燒反應(yīng)過程決定煅燒后吸收劑顆粒的孔隙結(jié)構(gòu)、微顆粒結(jié)構(gòu)和顆粒表面形貌，并直接影響到吸收劑的CO2吸收能力.圖7～圖10分別為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測煅燒參數(shù)（煅燒氣氛、煅燒溫度、煅燒時(shí)間和高溫及長時(shí)間煅燒）對(duì)鈣基吸收劑活性的影響.

圖6 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測粒徑對(duì)吸收劑活性的影響Fig.6 Influence of particle size distribution on sorbent activity by BP neural network simulation

圖7 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測氣氛對(duì)吸收劑活性影響Fig.7 Influence of calcination atmosphere on sorbent activity by BP neural network simulation

圖8 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測煅燒溫度對(duì)鈣基吸收劑活性的影響Fig.8 Influence of calcination temperature on sorbent activity by BP neural network simulation

圖9 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測煅燒持續(xù)時(shí)間對(duì)鈣基吸收劑活性的影響Fig.9 Influence of calcination duration on sorbent activity by BP neural network simulation

從圖7～圖10可知：吸收劑顆粒的表面CO2分壓力增大導(dǎo)致顆粒內(nèi)部孔隙CO2擴(kuò)散阻力增加，一定程度上促進(jìn)顆粒內(nèi)部大孔結(jié)構(gòu)的形成，使顆粒熱解后比表面積降低，從而限制了顆粒對(duì)CO2的吸收；設(shè)定煅燒溫度為850℃、煅燒時(shí)間為20min和φ（CO2）由0%增加到25%時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測粒徑為48～62μm的樣品第一次碳酸化轉(zhuǎn)化率由63.93%下降為59.12%，而且隨著φ（CO2）的增加，鈣基吸收劑碳酸化反應(yīng)的化學(xué)動(dòng)力學(xué)階段的反應(yīng)速率減小.在不同φ（CO2）下得到的吸收劑活性衰減曲線形態(tài)相似，基本遵循CO2加速活性衰減的規(guī)律.

圖10 預(yù)測高溫和長時(shí)間煅燒對(duì)鈣基吸收劑活性的影響Fig.10 Influence of both high calcination temperature and long duration on sorbent activity by BP neural network simulation

設(shè)定粒徑為48～62μm的石灰石樣品，煅燒溫度分別為750℃、850℃、950℃和1 050℃，在100%φ（N2）條件下煅燒20min，計(jì)算結(jié)果如圖8顯示：吸收劑顆粒經(jīng)歷一次煅燒后，對(duì)應(yīng)不同的煅燒溫度，其碳酸化轉(zhuǎn)化率和碳酸化反應(yīng)速率均存在明顯差異.煅燒過程必定伴隨著顆粒的燒結(jié)，煅燒反應(yīng)速率與燒結(jié)反應(yīng)速率均隨著溫度的上升而增大，但是燒結(jié)反應(yīng)速率對(duì)溫度的變化更為敏感，導(dǎo)致吸收劑顆粒經(jīng)過相同時(shí)間的高溫煅燒后燒結(jié)程度加重，煅燒溫度越高，其燒結(jié)程度越嚴(yán)重，煅燒后顆粒比表面積越小，其吸收CO2的量越小［15］.在第一次煅燒和碳酸化循環(huán)中，當(dāng)煅燒溫度由850℃提高到950℃時(shí)，其碳酸化轉(zhuǎn)化率由64.42%降低到41.41%；當(dāng)煅燒溫度進(jìn)一步上升到1 050℃時(shí)，吸收劑顆粒只能吸收26.79%的CO2，且化學(xué)反應(yīng)階段的反應(yīng)時(shí)間在增加，依次為192s、288s和320s.而且，隨著循環(huán)次數(shù)的增加，顆粒燒結(jié)程度加劇，限制了吸收劑反應(yīng)能力.但值得注意的是：當(dāng)煅燒溫度等于或大于950℃時(shí)，吸收劑的活性衰減速率反而相對(duì)平緩，特別是在進(jìn)行15次循環(huán)之后，其CO2的吸收效率逐漸趨向于21.00%.

設(shè)定石灰石樣品粒徑為48～62μm，在100%φ（N2）、850 ℃ 下 分 別 煅 燒 20min、60min 和 120 min，筆者模擬了加劇顆粒燒結(jié)的另一重要因素——煅燒持續(xù)時(shí)間的影響結(jié)果見圖9.隨著煅燒時(shí)間的延長，一定程度上加劇了顆粒燒結(jié)，導(dǎo)致顆粒表面微顆粒熔融，顆粒內(nèi)部小孔隙聯(lián)結(jié)成大孔，造成顆?？兹莘e和顆粒比表面積損失，進(jìn)而對(duì)碳酸化反應(yīng)產(chǎn)生消極影響［16］.同時(shí)，長時(shí)間煅燒使活性衰減曲線相對(duì)平緩，如煅燒時(shí)間設(shè)定為120min時(shí)，樣品顆粒經(jīng)歷10次循環(huán)，其CO2的吸收效率由46.61%下降到23.05%；10次循環(huán)后，樣品的碳酸化轉(zhuǎn)化率保持在21%～22%.

高溫煅燒和長時(shí)間煅燒均對(duì)吸收劑活性衰減起到抑制作用，因此在研究和分析兩者同時(shí)作用情況下吸收劑顆粒的反應(yīng)活性變化過程時(shí)，筆者模擬經(jīng)歷1 050℃高溫、120min煅燒熱處理后樣品顆粒，進(jìn)行850℃（100%φ（N2））和650℃（15%φ（CO2））CO2捕集循環(huán)，預(yù)測高溫和長時(shí)間煅燒對(duì)鈣基吸收劑活性的影響，模擬結(jié)果見圖10.經(jīng)熱處理后，樣品的反應(yīng)活性經(jīng)過15次循環(huán)即趨于穩(wěn)定（≈24.50%），而未經(jīng)過熱處理的吸收劑樣品則呈現(xiàn)典型的活性衰減曲線，經(jīng)15次循環(huán)后的碳酸化轉(zhuǎn)化率為24.06%.高溫煅燒或（及）長時(shí)間煅燒后，吸收劑顆粒在碳酸化循環(huán)初始階段，反應(yīng)活性的衰減是由于顆粒燒結(jié)帶來的孔隙比表面積以及孔容積的損失造成的，但隨著循環(huán)繼續(xù)進(jìn)行，燒結(jié)理論和顆粒孔隙模型無法解釋這種反應(yīng)活性保持的現(xiàn)象.因此，Monovic等提出了顆粒骨骼結(jié)構(gòu)理論（顆粒由內(nèi)部未反應(yīng)硬質(zhì)骨骼結(jié)構(gòu)和外部軟質(zhì)骨骼結(jié)構(gòu)構(gòu)成）解釋吸收劑顆?；钚运p以及活性保持等現(xiàn)象［17］.

4 結(jié) 論

（1）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以直觀、準(zhǔn)確地描述各種非線性影響參數(shù)作用的復(fù)雜多相化學(xué)反應(yīng)過程，結(jié)合TGA試驗(yàn)數(shù)據(jù)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬數(shù)據(jù)可減少試驗(yàn)次數(shù)，并且可為模擬鈣基吸收劑煅燒和碳酸化循環(huán)反應(yīng)過程以及反應(yīng)活性變化提供新的方式.

（2）基于TGA試驗(yàn)數(shù)據(jù)，訓(xùn)練和測試Levenberg－Marquardt法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用隱含層神經(jīng)元為46個(gè)的單一隱含層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為最優(yōu)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu).

（3）與傳統(tǒng)的回歸微分方程組模型比較，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在未曾簡化化學(xué)反應(yīng)條件或忽略反應(yīng)過程中傳質(zhì)作用和固態(tài)遷移影響的前提下，可以直觀地反映影響參數(shù)對(duì)計(jì)算結(jié)果的作用，因此BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以準(zhǔn)確地描述鈣基吸收劑碳酸化循環(huán)反應(yīng)的特性.

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