反应器的化学清洗研究

本文通过对运行周期较长的反应器进行化学清洗方案设计与实施,清洗后将反应器内壁温度提高了15.22%,使温度增至28℃。通过清洗,确保了反应器内部反应的顺利进行。     

基于MATLAB平台的RBF神经网络在膜分离废水中的应用

为能更好地预测工艺条件对膜分离过程的影响,运用RBF神经网络技术建立输入变量为压差、流速、浓度和温度的输入向量,输出变量为膜通量的预测模型。通过实验数据训练预测模型,得到的网络模型整体平均相对误差为2.76%;证实了所建立的RBF神经网络膜通量预测模型与实验值吻合程度较好,有较好地预测能力。