基于萃取精馏溶剂选择方法的研究

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1、天津大学硕士学位论文萃取精馏溶剂选择方法的研究姓名:孙伟申请学位级别:硕士专业:化学工程指导教师:宋海华2002.1.1内容摘要本文在萃取精馏溶剂选择的研究中,提出了两个新的观点。首先,萃取精馏溶剂选择的关键是无限稀释活度系数的计算,因此本文以定量结构一性质理论为基础,提出了新的计算方法来预测无限稀释活度系数。(即:采用人工神经网络与分子描述参数相结合的方法来预测无限稀释活度系数。这种方法的主要步骤为:1.建立具有代表性的数据库;2用数据库对人工神经网络进行训练;3.选出训练成熟的人工神经网络模型对实际的物系进行预测。文中把人工神经网络模型的预测效果与实验值和IIN巧A

2、C基团贡献法的预测值进行比较表明,人工神经网络模型预测快速、准确,具有很大的优越性N/、其次,溶剂的选择受多种因素的影响,因此在选择最优溶剂时,应全面考虑。文中把模糊数学方法应用于萃取精馏最佳溶剂的选择研究中,建立了模糊综合评判的溶剂选择模型。按照本文提出的策略,对环己烷.庚烷异构体,苯.正己烷,苯.正庚烷,乙酸/乙酯.乙醇,正丙醇.乙酸正丙酯物系的各种可行性溶剂进行优选。眙果表明,综合评判模型结果正确,可以通过这种方法找出最优溶剂。0关键词:萃取精馏7、、溶剂、定量结构性质理论、人工神经网络、模糊综合评判、一1JAbstractThecombinationoftwon

3、ewmethodsofselectingsolventsofextractivedistillationisproposedinthispaper.Thefirstmethodisbasedonthequantitativestructurepropertyrelationship(QSVR),wheretheartificialneuralnetwork(ANN)andmoleculardescriptorswereemployedtopredicttheinfinhedilutionactivitycoefficients.Thismethodmainlyinclu

4、desthreesteps.I.buildingthetypicaldatabase;2trainingtheartificialneuralnetwork;and3.predictingtheinfinitedilutionactivitycoefficientswiththetrainedANN.ThecomparisonoftheexperimentalvalueswiththepredicteddatafromUNIFACmodelsshowsthatthepredictionwithANNisrapidandaccurate.Thesecondmethodis

5、basedonthefuzzymodelwithmulti-judgementwhichinvolvesmanyfactorsinfluencingtheselectionofsolventsandCanbeconductivetodeterminingtheoptimalsolventsforextractivedistillation.Thesimulationcalculationbasedonthestrategiesiscarriedoutfortheseparationofcyclohexane-isomerofheptane,benzene-hexane,

6、benzene-heptane,ethylacetate-ethanol,propanol-propytacetate,andthepreferredextractivedistillationsolventsaregivenrespectively.ThecomparisonofcalculationresuitwithlheraturedataprovesthatthismethodiSsatisfactory.Keywords:extractivedistillation,solvent,artificialneuralnetwork(ANN),quantitat

7、ivestructurepropertyrelationship(QSPR),fuzzymodelwithmultiplejudgement天津大学硕士学位论文刖吾在化学工业中,萃取精馏是被广泛采用的一种分离方法,它适用于分离近沸程物系和共沸物系。萃取精馏过程中加入萃取剂后,可以大大地增加原有组分的相对挥发度,进而提高精馏过程的经济性。一种萃取精馏工艺是否可行,关键在于引入萃取剂的分离性能,物理性质是否优越。因此,萃取精馏过程研究和开发的首要任务和中心工作是萃取剂的选择问题。对于萃取精馏溶剂的选择问题,前人作了大量的工作。他们常用的方法大

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