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摘要
选择 4 种不同种类的固体废弃物样品进行热解实验，探究在不同热解温度、停留时间、载气流量以及升温速率影响下固、液、气三态产物的分布规律．基于 BP 神经网络原理，利用 Matlab 神经网络工具箱，建立了针对不同种类废弃物在不同反应条件下的热解产物产率分布模型．模型的输入条件为反应工况和样品特性参数，输出结果为热解三态产物产率，预测值与实验值吻合良好，相关系数 R2为 0.969 6，均方根误差为 2.297 5，表明了该模型对热解过程模拟的可行性与有效性．
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选择 4 种不同种类的固体废弃物样品进行热解实验，探究在不同热解温度、停留时间、载气流量以及升温速率影响下固、液、气三态产物的分布规律．基于 BP 神经网络原理，利用 Matlab 神经网络工具箱，建立了针对不同种类废弃物在不同反应条件下的热解产物产率分布模型．模型的输入条件为反应工况和样品特性参数，输出结果为热解三态产物产率，预测值与实验值吻合良好，相关系数 R2为 0.969 6，均方根误差为 2.297 5，表明了该模型对热解过程模拟的可行性与有效性．
