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2020年度《化工学报》“领跑者5000”论文

来源：化工学报

领跑者5000(简称F5000),是中国科学技术信息研究所自2000年开始立项开发的国家级研究课题，旨在将中国精品科技期刊上发表的部分优秀论文推向国内外的高端平台，在更大范围内向世界展示和推广我国最重要的科研成果，以扩大期刊和作者的学术影响力，引领我国高水平科技期刊事业的发展和成长。

行业视野

F5000

类别

28个

关键词

26位

专家

6篇

论文

1424IP

点击量

1111次

下载量
  • 一种新的用于换热网络全局优化的强制进化随机游走算法

    作者(Author)： 肖媛, 崔国民, 李帅龙

    摘要：应用启发式方法在换热网络全局优化上的优点，提出了一种全新的强制进化随机游走算法(random walk algorithm with compulsive evolution, RWCE)}算法以目标函数减小为强制方向，通过各换热单元面积的随机扩大或缩小，同时实现了整型变量(换热单元数)和连续变量(换热单元面积)的同步优化。另外，算法能够以一定的概率选择接受差解，使其具备极强的跳出局部最优解的能力和全局搜索能力。算例验证表明，RWCE算法相比于其他启发式方法具有程序简单、更易实现、算法适应性及全局搜索能力更强的优点，使优化质量得到进一步提升。
    2021-04-12
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  • 盐湖卤水提锂技术研究与发展

    作者(Author)： 刘东帆, 孙淑英, 于建国

    摘要：近年来，随着核电、航空航天、锂电动汽车等行业的快速发展，全球对锂产品的需求逐年增加。鉴于卤水锂资源约占世界锂资源的65%及世界锂产品产量的58%来自于卤水工艺，过去十余年卤水提锂材料、技术与装备研究方兴未艾，吸引越来越多的科技工作者关注。根据全球特别是中国卤水锂资源赋存特征与状态，归纳分析了沉淀法、膜法、萃取法和吸附法等卤水提锂关键技术，综述了各种方法的适应性及发展方向。人类的文明活动离不开能源与资源的支撑。如今，世界范围内的能源短缺、资源匮乏以及环境污染等问题，正威肋、着人类文明的健康发展。面对环境恶化的严峻形势，大幅减少化石类能源的开采使用，发展新型可再生能源已成为人类共识。锂电池具有高比能量、低自放电、高循环寿命、无记忆效应等特点，是目前最具发展前景的高效二次电池和发展最快的化学储能电源，锂电池的发展和应用对于提高资源利用率、解决能源危机和保护环境都具有重要的战略意义。
    2021-04-12
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  • 基于主元分析一概率神经网络的制冷系统故障诊断

    作者(Author)： 梁睛睛, 韩华, 崔晓钮, 谷波

    摘要：制冷系统由于内部物质形态的多样性以及系统参数问的高度祸合而较为复杂，也增加了出现故障后的检测及诊断难度。针对制冷系统常见的7种故障，包括局部故障与系统故障，运用主元分析法提取故障样本主要特征，对样本进行降维处理后，基于概率神经网络进行故障诊断。主元分析法可将原始的62个参数分解为相互独立的主元，根据累计贡献率选取一定量的主元，并将其样本输入概率神经网络进行故障诊断，结果表明结合主元分析后的概率神经网络在一定范围内对spread值小敏感，小仅诊断正确率有所提高，而且缩短了诊断耗时。可见，主元分析法的使用可有效优化概率神经网络的诊断性能。
    2021-04-12
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  • 基于鲸鱼优化算法的汽轮机热耗率模型预测

    作者(Author)： 牛培峰, 吴志良, 马云鹏, 史春见, 李进柏

    摘要：为了准确地建立汽轮机热耗率预测模型，提出了一种基于反向学习自适应的鲸鱼优化算法(AW OA)和快速学习网（FLN)综合建模的方法。首先将改进后的鲸鱼算法与经典改进的粒子群、差分进化算法和基本鲸鱼算法进行比较，结果证明其具有更高的收敛精度和更快的收敛速度;然后采用某热电厂600 MW超临界汽轮机组现场收集的运行数据建立汽轮机热耗率预测模型，并将改进后的鲸鱼算法优化的快速学习网模型的预测结果与基本快速学习网及经典改进的粒子群、差分进化算法和基本鲸鱼算法优化的快速学习网模型预测结果相比较。结果表明，AWOA-FLN预测模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力，更能准确地预测汽轮机的热耗率。
    2021-04-12
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  • 基于LSTM-RNN模型的铁水硅含量预测

    作者(Author)： 李泽龙, 杨春节, 刘文辉, 周恒, 李宇轩

    摘要：针对高炉炼铁是一个动态过程，具有大延迟，工况复杂的特性。采用LSTM-RNN模型进行硅含量预测，充分发挥了其处理时问序列时挖掘前后关联信息的优势。首先根据时问序列趋势及相关系数选择自变量，并采用复杂工况的实际生产数据进行验证。然后用程序自动求解最优参数进行硅含量预测。最后将LSTM-RNN模型与PLS模型及RNN模型的结果进行对比，验证该方法的优势。研究发现LSTM-RNN模型预测误差稳定，预测精度较高，比传统的统计学及神经网络方法取得了更好的预测精度。
    2021-04-12
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  • 低温煤焦油中特定芳烃组分的选择性分离

    作者(Author)： 姜广策, 张生娟, 王永刚, 王中奇, 林雄超, 许德平

    摘要：以研究低温煤焦油中特定芳烃组分的选择性分离为目标，通过预处理分离酚类化合物和富集特定芳烃组分，采用多元溶剂萃取方法选择性分离芳烃和非芳烃组分，采用Hansen溶度参数理论进行多元溶剂的设计和萃取条件的优化。结果表明，溶剂对原料焦油的选择性随Hansen溶度参数“距离”（Ra)增加而增大，萃取能力则相反。研究得到的多元萃取剂是含水量为体积分数6%的N,N-二甲基甲酞胺溶液，优化萃取条件是温度25 。C、剂/油比6:1。萃余物经多次萃取进一步分离芳烃组分，萃出物经甲酞胺多次萃取以分离出杂环化合物和极性组分。芳烃组分在最终分离产物中的质量分数为94%，其总萃取收率为95%。另外非芳烃化合物、杂环化合物和其他极性组分也在本过程中得到了有效富集。
    2021-04-12
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