基于人工智能方法的近临界区CO_(2)热物性模化与预测

丁璐; 赵兵涛; 姚佳成; 马嘉欣

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基于人工智能方法的近临界区CO_(2)热物性模化与预测

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为更准确预测CO_(2)在临界点附近区域的热物性,分别建立了基于BPNN,SVR和GPR算法的智能模型来预测近临界区CO_(2)的密度、粘度和导热系数,并将3种模型进行比较。结果表明:基于BPNN的密度(R^(2)=0.9465)和粘度(R^(2)=0.9702)预测模型相较于其他智能模型精度更高,而基于SVR的导热系数的模型预测精度更高(R^(2)=0.9997);所提出的智能模型相较于传统模型中SW密度方程(R^(2)=0.5966)、Laesecke的粘度方程(R^(2)=0.8445)和J&H的导热系数方程(R^(2)=0.0218)的R^(2)提高了14.88%~4444.5%。

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来源
《热能动力工程》 |2022年第11期|139-143|共5页
作者
丁璐; 赵兵涛; 姚佳成; 马嘉欣;
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作者单位

上海理工大学能源与动力工程学院;

上海200093;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类蒸汽性质;
关键词
二氧化碳; 近临界区; 热物性; 智能算法;

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