[发明专利]一种原生盐溶解速率的预测方法在审
| 申请号： | 201810356675.8 | 申请日： | 2018-04-17 |
| 公开（公告）号： | CN108573122A | 公开（公告）日： | 2018-09-25 |
| 发明（设计）人： | 唐娜;肖意明;杜威;张蕾;项军;程鹏高;张建平 | 申请（专利权）人： | 天津科技大学 |
| 主分类号： | G06F19/00 | 分类号： | G06F19/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300222 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种原生盐在不同条件下溶解速率的预测方法。首先实验测定不同组成的原生盐在不同浓度、温度、溶解倾角和流速条件下的溶解速率，收集并筛选人工神经网络模型所需要的样本数据；构建包含输入层、隐含层和输出层的BP人工神经网络模型；将样本数据分为两部分训练数据与检验数据来训练建立和检验人工神经网络；采用建立的人工神经网络预测不同组成原生盐在不同条件下的溶解速率。本发明建立的BP神经网络模型的预测精度较高，稳定性好，推广能力强，为原生盐的水溶开采与造腔工艺提供了基础数据指导；建立模型后，无需取样即可快速实现原生盐在不同溶解条件下的溶解速率预测。 | ||
| 搜索关键词： | 溶解 不同条件 样本数据 预测 人工神经网络模型 人工神经网络预测 人工神经网络 基础数据 检验数据 建立模型 流速条件 溶解条件 实验测定 速率预测 训练数据 能力强 输出层 输入层 隐含层 构建 取样 水溶 造腔 筛选 检验 | ||
【主权项】：
1.一种原生盐溶解速率的预测方法，其特征在于，包含如下步骤：(1)通过开展系列实验获得多组不同组成原生盐在不同浓度、温度、溶解倾角和流速条件下的溶解速率，收集试验结果数据；(2)确定最佳的神经网络模型结构，选取适当的学习参数；(3)采用样本数据对人工神经网络进行学习训练和检验；(4)利用建立的人工神经网络模型进行原生盐溶解速率预测。
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