[发明专利]一种基于神经网络的同位素分离仿真方法及系统

权利要求书

1.一种基于神经网络的同位素分离仿真方法，其特征在于，包括：

步骤(1)：基于工艺流程模拟软件，构建同位素分离装置；

步骤(2)：获取所述同位素分离装置的运行参数以及同位素分离丰度，训练所述同位素分离装置的同位素分离丰度神经网络模型；

步骤(3)：输入待测运行参数至所述分离丰度神经网络模型，得到同位素分离丰度结果，以确定最优运行参数。

2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的同位素分离仿真方法，其特征在于，步骤(1)中，所述工艺流程模拟软件包括：Aspen Plus、DESIGNll、ProMax。

3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的同位素分离仿真方法，其特征在于，所述同位素分离装置包括：依次连接的过滤装置、第一精馏塔、第二精馏塔、渗透汽化膜分离器。

4.根据权利要求3所述的一种基于神经网络的同位素分离仿真方法，其特征在于，所述过滤装置由活性炭吸附装置、离子交换树脂装置、反渗透装置以及EDI电除盐装置中的一种或两种以上组成。

5.根据权利要求3所述的一种基于神经网络的同位素分离仿真方法，其特征在于，步骤(2)中，所述运行参数包括：所述第一精馏塔和所述第二精馏塔的级数、塔高、塔径、进料量、回流比、塔顶压力以及所述渗透汽化膜分离器的级数、膜材料、压强、预热器温度、侧冷凝器冷却温度、膜面积。

6.根据权利要3所述的一种基于神经网络的同位素分离仿真方法，其特征在于，步骤(2)中，所述同位素分离丰度包括：渗透所述渗透汽化膜分离器的氧十七水丰度以及被所述渗透汽化膜分离器截留的氧十八水丰度。

7.根据权利要6所述的一种基于神经网络的同位素分离仿真方法，其特征在于，步骤(3)中，根据渗透所述渗透汽化膜分离器的氧十七水丰度以及被所述渗透汽化膜分离器截留的氧十八水丰度，确定最优运行参数，如下：

p_max＝Correspond[Max(W₁A₁+W₂A₂)]；

其中，p_max为最优运行参数；Correspond为对应函数，表示所述氧十七水丰度和所述氧十八水丰度的加权和的最大值对应的运行参数；Max为最大值函数，表示所述氧十七水丰度和所述氧十八水丰度的加权和的最大值；A₁和A₂分别为所述氧十七水丰度和所述氧十八水丰度；W₁和W₂分别为所述氧十七水丰度和所述氧十八水丰度对应的权重。

8.一种基于神经网络的同位素分离仿真系统，其特征在于，包括：

模拟构建模块：用于基于工艺流程模拟软件，构建同位素分离装置；

模型训练模块：用于获取所述同位素分离装置的运行参数以及同位素分离丰度，训练所述同位素分离装置的同位素分离丰度神经网络模型；

模型输出模块：用于输入待测运行参数至所述同位素分离丰度神经网络模型，得到同位素分离丰度结果。

9.根据权利要求8所述的一种基于神经网络的同位素分离仿真系统，其特征在于，还包括：

最优运行参数选取模块：用于根据所述同位素分离丰度结果，确定最优运行参数。