【摘 要】
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为探索预测煤直接液化油窄馏分的偏心因子的新方法,建立了基于人工神经网络-基团键贡献耦合模型（ANN-GBC）,以煤直接液化油包含的45个基团键和常压沸点（T_b）共46个参数作为该模型
【机 构】
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煤炭科学技术研究院有限公司煤化工分院,煤炭资源开采与洁净利用国家重点实验室,国家能源煤炭高效利用与节能减排技术装备重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（2016YFB0600303）
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为探索预测煤直接液化油窄馏分的偏心因子的新方法,建立了基于人工神经网络-基团键贡献耦合模型（ANN-GBC）,以煤直接液化油包含的45个基团键和常压沸点（T_b）共46个参数作为该模型的输入参数,研究了煤直接液化油15个窄馏分的偏心因子与分子结构之间的相关性。结果表明,通过计算20个模型化合物的偏心因子,表明ANN-GBC模型具有较好的模拟推算功能,计算值与理论值平均相对误差均在2.5%以下。偏心因子ω随蒸馏切割馏分温度的升高而增大,ANN-GBC模型预测值普遍高于Watanasiri、NEDOL关联式的
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