常-高溫、高壓條件下二元有機混合物密度的SVR研究.pdf

1、密度是物質(zhì)的一個重要的基本物性，每種物質(zhì)都有一定的密度，不同物質(zhì)的密度一般是不同的。在工業(yè)生產(chǎn)、化學(xué)和工藝過程中，密度也起著非常重要的作用。人們可以根據(jù)密度的相關(guān)知識，去推導(dǎo)其他很多的相關(guān)熱物理性質(zhì)。測量一些在常溫常壓下簡單固體、液體的密度并不難，人們只要測量它的質(zhì)量和體積就可以得出它的密度。但是當(dāng)我們?nèi)y量一些在高溫或高壓等極端條件下的二元混合物的密度時，往往存在較大的難度。而且當(dāng)條件更加苛刻時，更難達到所需的要求。因此，找到一種有效

2、的方法，對實驗數(shù)據(jù)進行建模，定量準(zhǔn)確地揭示相關(guān)規(guī)律，可用于指導(dǎo)實驗。
　　本文首次利用支持向量回歸（SVR）理論結(jié)合粒子群尋優(yōu)（Particle Swarm Optimization，PSO）算法，對幾種不同的二元有機混合物在不同的配比、溫度和壓強下的密度的實驗結(jié)果進行了建模研究和因素分析，主要內(nèi)容如下：
　?、俑鶕?jù)相關(guān)實驗數(shù)據(jù)集，利用PSO-SVR對碳酸二甲酯和對二甲苯二元有機混合物在不同條件下（混合物比例，溫度288.1

3、5K-308.15K，壓強0.1MPa-40MPa）的密度進行了建模與預(yù)測分析研究。結(jié)果顯示，162個訓(xùn)練樣本的平均絕對百分誤差(MAPE)低于0.03％，18個測試樣本的MAPE低于0.04%，計算值與測量值的相關(guān)系數(shù)R接近1，可見所建SVR模型在中小型樣本情況下準(zhǔn)確率極高，同時具有很強的范化能力。根據(jù)所建SVR模型，計算出碳酸二甲酯和對二甲苯二元混合物的在288.15K-308.15K、0.1MPa-40MPa范圍內(nèi)的密度。

4、　　②利用PSO-SVR對不同條件下（混合物比例，溫度288.15K-308.15K，壓強0.1MPa-40MPa）的碳酸二乙酯和對二甲苯的二元混合物密度進行了建模與預(yù)測研究。198個訓(xùn)練樣本的平均絕對百分誤差(MAPE)達到0.024%，18個測試樣本的MAPE小于0.04%，計算值與測量值的相關(guān)系數(shù)R接近1。SVR建模對于訓(xùn)練樣本和測試樣本計算的 MAPE均小于文獻報道的泰特修正方程計算的 MAPE（0.051%）。利用Origin

5、畫出的3維圖形，直觀地揭示出該二元混合物在不同配比、溫度、壓強下的密度的變化規(guī)律。
　?、鄹鶕?jù)文獻報道的不同配比的辛烷和對二甲苯混合物在不同溫度(288.15K-308.15K)和不同壓強(0.1MPa-40MPa）所測得的密度實驗數(shù)據(jù)集，利用PSO-SVR進行了建模研究，并對所得的SVR模型計算值和實驗數(shù)據(jù)進行了比較。180個訓(xùn)練樣本的平均絕對百分誤差(MAPE)達到0.024%，18個測試樣本的MAPE為0.112%。SVR建

6、模對于訓(xùn)練樣本計算的MAPE小于文獻報道的泰特修正方程計算的MAPE（0.03%），SVR建模對于測試樣本計算的MAPE（0.112%）則比泰特修正方程計算的MAPE（0.03%）稍大。
　?、芑诠锿楹蛯Χ妆皆诓煌瑮l件下（混合物比例，溫度288.15K-308.15K，壓強0.1MPa-40MPa）的密度的相關(guān)實驗測試數(shù)據(jù)集，利用PSO-SVR進行了建模與預(yù)測分析，并與基于泰特修正方程的預(yù)測結(jié)果進行了比較。結(jié)果表明，SVR模型

7、對198個訓(xùn)練及18個測試樣本密度計算的MAPE(分別為0.03%和0.0005%)均比泰特修正方程的0.045%小。利用Origin畫出的3維圖形，直觀地揭示出該二元混合物在不同配比、溫度、壓強下的密度的變化規(guī)律。
　　⑤利用PSO-SVR對丙烷和癸烷的二元混合物在高溫(344.2K-513.2K)、高壓(3.5-262.5MPa)時的密度進行了建模分析研究。并對SVR的計算數(shù)據(jù)和通過泰特修正計算的數(shù)據(jù)進行比較，發(fā)現(xiàn)SVR的預(yù)測

8、效果更優(yōu)：210個訓(xùn)練樣本的平均絕對百分誤差(MAPE)達到0.0016%，23個測試樣本的MAPE小于0.004%，計算值與測量值的相關(guān)系數(shù)R接近1。SVR建模對于訓(xùn)練樣本和測試樣本計算的MAPE均小于文獻報道的泰特修正方程計算的MAPE（0.26%）。
　　綜上，本文利用支持向量回歸分別對5類不同二元有機混合物在不同溫度、壓強、配比下的密度進行了建模研究。結(jié)果表明，與改進的泰特方程相比，所建SVR模型準(zhǔn)確率高，同時對該類二元有