基于人工智能混合模型的乙二醇电渗析脱盐优化OA北大核心CSTPCD

利用小波神经网络和模拟退火-粒子群算法对电渗析法脱盐工艺进行参数优化。首先,通过单因素实验初步探讨了电渗析单位膜电压、操作时间、极板间距和极液浓度对脱盐效果的影响规律,然后利用小波神经网络模型对数据样本进行训练和预测,并对实验影响因素进行了Sobol灵敏度分析,最后将小波神经网络模型与模拟退火-粒子群算法相互耦合,得到了该体系下优化的电渗析条件及其对应的脱盐率。试凑法结果表明,4-10-8-1小波双隐层神经网络模型为适宜的预测模型;各因素对脱盐效果的作用程度由大到小依次为单位膜电压、操作时间、极液浓度和极板间距;当单位膜电压为0.42V/cm^(2)、运行时间为13.85h、极板间距为12.11cm、极液浓度为0.21mol/L时,预测的优化脱盐率可达97.13%,经统计检定值(t)检验该值与验证实验结果高度一致。该研究可为乙二醇电渗析法脱盐工艺的全面推广和深度应用提供准确可靠的理论支撑和数据来源。