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:;2用数据库对人工神经网络进行训练;。文中把人工神经网络模型的预测效果与实验值和IIN巧AC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,,,,乙酸/,。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、(QSVR),work(ANN);work;--isomerofheptane,benzene-hexane,benzene-heptane,ethylacetate-ethanol,propanol-propytacetate,:extractivedistillation,solvent,work(ANN),quantitativestructurepropertyrelationship(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。他们常用的方法大致可分为实验方法,性质约束方法和计算机辅助分子设计方法(c越∞)。实验方法通过测定气液平衡数据或无限稀释溶液的活度系数,对溶剂进行筛选,这种方法比较准确,但是耗费较大,周期较长。性质约束方法主要指采用一定的经验方法或利用经验公式得到评价溶剂所需要的性能指标,然后确定出若干候选溶剂。CAMD方法是对性质约束方法的革新,它运用计算机方法设计出满足特定要求的分子,避免了繁重的实验探索工作,并且不受人为认识能力的限制。但是以往选择萃取精馏溶剂主要以UNIFAC方法计算无限稀释活度系数为基础计算有关性质,该方法具有基团参数有限,难以区分同分异构体等局限
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