【摘 要】
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利用3层BP神经网络对气流床粉煤气化炉进行模拟研究。以Gibbs自由能最小化方法建立粉煤气化炉数学模型的模拟结果作为BP神经网络训练数据，训练后的BP神经网络模型对模拟数据的
【机 构】
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华东理工大学煤气化教育部重点实验室,中国石油化工股份有限公司安庆分公司
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)(2004CB217700);长江学者和创新团队发展计划资助(IRT0620);中石化科技项目(407077)
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利用3层BP神经网络对气流床粉煤气化炉进行模拟研究。以Gibbs自由能最小化方法建立粉煤气化炉数学模型的模拟结果作为BP神经网络训练数据，训练后的BP神经网络模型对模拟数据的预测准确度较好。以Shell粉煤气化炉和国内首套粉煤加压气化中试装置上的实际生产数据作为BP神经网络的训练数据，训练后的BP神经网络模型能预测实际生产数据。
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