国际科技合作与交流专项项目(2010YD38)
- 作品数：2 被引量：5H指数：1
- 相关作者：徐小琳郭志国鲁建江戴大章孙世阳更多>>
- 相关机构：石河子大学北京理工大学更多>>
- 发文基金：国际科技合作与交流专项项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：化学工程更多>>
- 神经网络模型在煤碳生物脱硫仿真及优化中的应用
- 2013年
- 通过单因素实验研究了转速、培养温度、初始pH、脱硫时间、煤浆浓度和煤炭颗粒度对煤炭生物脱硫的影响,建立了煤炭生物脱硫反应过程的BP神经网络模型.研究结果表明,神经网络训练中的模型检验均方误差接近1×10-3,模型检验样本预测输出值和试验值的决定相关系数达到0.9997,表明该模型对煤炭生物脱硫过程仿真及结果预测效果良好;采用遗传算法工具箱对建立的BP神经网络模型进行优化求解,在最优条件下得到的脱硫率为47.6%,该结果经实验验证具有可靠稳定性.
- 鲁建江郭志国徐小琳
- 关键词：煤炭生物脱硫BP神经网络
- 基于响应面法的二苯并噻吩生物降解条件的优化被引量：5
- 2012年
- 对脱硫菌D4经菌株的形态特征和16SrDNA序列分析,初步鉴定为肠杆菌属(Enterobacter sp.).为提高D4对二苯并噻吩的降解率,在单因素实验的基础上,采用响应面分析法(RSM)对降解条件进行建模优化,筛选出了转速、底物浓度和培养温度3个影响显著的因素.确定了优化后的降解条件:转速175r/min,二苯并噻吩浓度0.1mmol/L,培养温度30℃.优化后的降解率为59.83%,比优化前提高了近10%.
- 郭志国鲁建江戴大章徐小琳魏斌孙世阳
- 关键词：PLACKETT-BURMAN设计响应面分析法生物降解二苯并噻吩
