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基于神经网络精准预测含铬废酸电氧化再生效果
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作者 师雅琪 孟广源 +5 位作者 陈鹏 张芯婉 付涛 杨正武 张连胜 张乐华 《工业水处理》 北大核心 2025年第1期131-138,共8页
“铬法”膨胀石墨生产过程中产生的废酸具有酸浓度大、铬含量高等特征,可以采用隔膜体系通过电氧化法将Cr(Ⅲ)氧化为Cr(Ⅵ),实现含铬废酸的资源化再生。基于该强酸体系难以实现Cr(Ⅵ)含量的实时检测,开展了基于神经网络精准预测含铬废... “铬法”膨胀石墨生产过程中产生的废酸具有酸浓度大、铬含量高等特征,可以采用隔膜体系通过电氧化法将Cr(Ⅲ)氧化为Cr(Ⅵ),实现含铬废酸的资源化再生。基于该强酸体系难以实现Cr(Ⅵ)含量的实时检测,开展了基于神经网络精准预测含铬废酸电氧化再生效果的研究。在含铬废酸再生实验基础上,首先采用相关性分析方法确定了电解时间、H_(2)SO_(4)浓度和电解液体积为Cr(Ⅵ)再生的关键特征参数,然后通过超参数优化获得人工神经网络的相对最优拓扑结构:神经元数量=35、批训练样本数=30、隐藏层层数=4,构建模型预测值与实验值的决定系数(R^(2))大于0.97,均方根误差(RMSE)小于0.04。最后经实验验证,模型预测值与实验值的平均相对误差最大为0.14%,表明模型具有很好的泛化能力。人工神经网络模型克服了由于多参数、非线性与时变性造成的电化学过程预测难的问题,可以实现复杂映射条件下对Cr(Ⅵ)再生的预测,对电化学过程的优化调控具有重要意义。 展开更多
关键词 隔膜体系 电氧化 含铬废酸 人工神经网络 资源化再生
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