利用神经网络预测正构烷烃/氮气混合物的气液平衡
流体动力学
2020-12-25 v1
摘要
理解高温高压条件下的流体相行为，对开发液燃燃烧系统中化学反应流的高保真模拟至关重要。气液平衡（VLE）曲线的研究也构成了化工与油气行业控制过程设计与建模的有机组成部分。本研究的主要目标是开发数据驱动模型，以预测涉及长链正构烷烃与氮气的 III 型二元混合物的 VLE。本研究提出了两个数据驱动模型，各自均能估算 C10/N2 与 C12/N2 二元体系在最高 50-60 MPa 压力范围内的 VLE。与使用 Peng-Robinson 状态方程（PR-EOS）建模的 VLE 相比，两模型在预测二元混合物平衡压力时均表现出更优性能（更小的平均绝对百分比误差）。这些数据驱动模型还能正确追踪高压高温下靠近混合物临界点处气相组成的曲率变化——这是正构烷烃/氮气体系 VLE 的一个特征，而 PR-EOS 模型未能捕捉。
引用
@article{arxiv.2012.12928,
title = {Vapor-liquid equilibrium predictions of n-alkane/nitrogen mixtures using neural networks},
author = {Suman Chakraborty and Yixuan Sun and Guang Lin and Li Qiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.12928},
year = {2020}
}