加氫脫硫過程中DBT和4，6-DMDBT動力學參數的模擬.pdf

1、在加氫催化的過程中，DBT和4，6-DDMDBT是很難除去的兩種物質，為了研究其在反應過程中的反應速率常數，我們采用了人工神經網絡的方法。人工神經網絡很早就被用于化工的模擬，但是對于加氫脫硫過程中動力學參數的模擬還是第一次，因此這是一種新的嘗試。為了達到好的結果，必須要得到網絡的拓撲結構，這需要利用大量的數據作為支持，我們選用了文獻中發(fā)表的數據進行擴展以利于實驗的進行。另外，為了計算網絡的拓撲結構，我們在一定范圍內選擇了不同的備選方案，

2、在對每個方案進行計算的基礎之上，選擇出最佳的方案進行檢測，即用實驗數據與真實數據進行比較。 在本文中，我們選取了Co-Mo/Al2O3作為催化劑，Co-Mo催化劑在加氫脫硫的反應中經常被用到，Al2O3也是常用載體，這樣選擇的目的是為了保證模擬的普遍性。另外，我們還選取了對加氫催化起到重要作用的兩個條件即反應時的溫度和壓力，加上Co，Mo的含量共4個參數做用輸入條件，用DBT和4，6DMDBT的反應速率常數分別作為兩次運算的輸出

3、條件。通過一系列的運算，我們最終得出了用于模擬這兩種物質的人工神經網絡的拓撲結構。其中DBT的拓撲結構為1個輸入層、1個隱含層和1個輸出層。其中，輸入層含有4個神經元，隱含層含有14個神經元，輸出層含有1個神經元。4，6-DMDBT的拓撲結構為：1個輸入層，1個隱含層，1個輸出層，其中，輸入層有4個神經元，隱含層有11個神經元，輸出層含有1個神經元。 在模型建立完成之后，我們就可以利用此模型來計算在某種特定的條件下，DBT和4，