【摘 要】
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焦油的存在影响整个生物质气化过程。因此在气化过程中如何将焦油含量降到最小,即焦油裂解率达到最大,是一个非常重要的实际问题。为此本文基于高斯径向基RBF核函数和线性lin
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焦油的存在影响整个生物质气化过程。因此在气化过程中如何将焦油含量降到最小,即焦油裂解率达到最大,是一个非常重要的实际问题。为此本文基于高斯径向基RBF核函数和线性lin核函数建立了两种不同的生物质料稻秆热解气化焦油催化裂解脱除过程的最小二乘支持向量机模型,通过验证表明,基于lin核函数模型比基于RBF核函数模型具有更好的泛化能力和拟合效果。在此基础上,对所建立的两种模型分别采用遗传算法和粒子群算法寻找当气化焦油催化裂解脱除过程的焦油催化裂解率达到最大时,催化裂解温度和气相停留时间应满足的条件。优化计算表明,粒子群算法对两种模型的优化效果都好于遗传算法,得到了满意的结果。从而证明了本文提出的优化方法对生物质气化焦油催化裂解脱除过程可行有效。
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