何国利
- 作品数：5 被引量：12H指数：2
- 供职机构：西华师范大学化学化工学院应用化学研究所更多>>
- 发文基金：四川省应用基础研究计划项目四川省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学环境科学与工程农业科学化学工程更多>>
- BPNN模拟光催化降解对硝基苯胺
- ＜正＞以四因素五水平中心组合实验的27组实验数据为训练集,按U12（12×43）设计的12组实验数据为预测验证集,采用BPNN和二次回归模型进行建模比较,研究TiO2用量[TiO2]、初始浓度C0、溶
- 何国利张运陶
- 关键词：对硝基苯胺光催化降解BP神经网络
- 文献传递
- 基于UV-Vis吸收光谱的活性大红BES的光催化降解BPNN模拟研究
- 2009年
- 以对Plackett-Burman设计实验结果筛选确定的TiO2用量、溶液初始浓度c0、光照射时间t、溶液初始pH值4个因素为自变量,脱色率为因变量,采用BP神经网络基于Box-Behnken设计和U10(10×52×2)设计实验数据建模,对活性大红BES溶液进行光催化降解模拟研究。降解过程中BES溶液的脱色率通过紫外-可见分光光度法测定后计算获得。建立的BPNN模型对训练集和预测集计算结果相关系数r分别为0.9964和0.9636,脱色率实验值与预测值的平均相对误差MRE分别为6.14%和7.76%。将该模型用于分析各因素对BES光催化降解的影响,表明初始浓度较低时,pH5.0和适当的cTiO2条件下有利于提高BES的降解率。根据该模型分析得出c0为40mg·mL-1时的优化实验条件为pH5.0,cTiO2=1.20g.L-1,t=35min,该条件下BES脱色率的模型计算值为99.16%。经实验验证获得的脱色率为98.20%,脱色率计算值与实验值十分接近,相对误差仅为-0.96%。
- 张运陶何国利向明礼
- 关键词：光催化降解紫外-可见分光光度法BP神经网络
- 光催化降解对硝基苯胺的模拟研究被引量：2
- 2009年
- 以四因素五水平中心组合实验的27组实验数据为训练集，按U12（12×4^3）设计的12组实验数据为预测验证集，采用BP神经网络（BPNN）和二次回归模型进行建模比较，研究[TiO2]、Co、pH值和t4个变量对p-NA光催化降解率DC的影响。结果表明BPNN模型优于二次回归模型，该模型对预测验证集的预测结果为相关系数R=0.9474，平均相对误差绝对值MRE（％）=15.2。由BPNN模型的权值计算出[TiO2]、Co、pH值和t4个变量对p-NA的DC的贡献大小分别为31．96％，28．47％，9．2％，30．37％，用建立的BPNN模型模拟分析[TiO2]、pH值和Co3个变量对DC的变化趋势的影响，根据模拟分析得出该体系的优化实验条件为C0=20mg／L、[TiO2]=2.35g／L、pH=5.0，降解35min的DC为97．56％，实验验证结果DC为95.98％，实验值与模拟值相对误差仅为-1．60％。
- 何国利张运陶
- 关键词：对硝基苯胺光催化降解BP神经网络
- 分光光度法同时测定土壤中的铅、锌、镍、铜被引量：6
- 2007年
- 采用分光光度法进行土壤中铅、锌、镍、铜离子的同时测定研究,通过模拟蓄电池厂周围土壤情况探讨了同时测定的实验方法.用偏最小二乘(PLS)和径向基函数神经网络(RBFNN)方法解析测定数据,结果表明PLS法的预测准确性明显优于RBFNN方法.
- 何国利张运陶何震
- 关键词：土壤铅锌镍铜
- BPNN模拟光催化降解直接橙S被引量：4
- 2008年
- 以直接橙S为研究对象,在因子设计的基础上,采用多因素方差分析法分析各因素对其水溶液光催化降解反应的影响,并以因子设计和Doehlert设计的实验数据为手段,建立模拟光催化降解直接橙S的BPNN模型。以用于预测实际降解体系,预测结果,相关系数R=0.9916,实验值与预测值的平均相对误差为4.24%。运用该模型分析光催化降解直接橙S的优化实验条件为pH=5、C_0=100 mg/L、[TiO_2]=1.3286 g/L,按此优化条件操作,测得直接橙S的30 min降解率为97.64%,与模型预测值95.58%相对误差仅为-2.11%,表明本文所建模型模拟直接橙S光催化降解反应效果良好。
- 何国利张运陶
- 关键词：光催化降解BP神经网络多因素方差分析
