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    基于機器學(xué)習(xí)和多元非線性擬合的乙醇偶合制備C4 烯烴研究

    2022-05-30 08:36:24金一冉
    科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新 2022年16期
    關(guān)鍵詞:優(yōu)度烯烴轉(zhuǎn)化率

    張 媛 金一冉 李 霄

    (1、首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)財政稅務(wù)學(xué)院,北京 100070 2、首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院,北京 100070)

    1 概述

    C4烯烴作為化學(xué)工業(yè)重要的有機原料,目前廣泛應(yīng)用于化工產(chǎn)品設(shè)備、航天及建筑工程材料及醫(yī)藥中間體的生產(chǎn)。目前我國對C4烯烴開發(fā)和利用還處于較低的水平[1],因此,選擇合適的原料,利用催化劑與溫度等外部條件提高反應(yīng)速率, 對C4烯烴的制備有著重要意義。乙醇分子來源廣泛,以其為平臺分子生產(chǎn)C4烯烴具有巨大的應(yīng)用前景及經(jīng)濟效益[2],該生產(chǎn)技術(shù)受到了國內(nèi)外廣泛關(guān)注。目前利用乙醇制備C4烯烴相關(guān)文獻較少。本文通過設(shè)計不同催化劑與溫度的組合,對乙醇制備C4烯烴的反應(yīng)指標進行研究,對提高C4烯烴生產(chǎn)率具有重要研究價值。

    2 溫度對反應(yīng)影響

    2.1 相關(guān)性分析

    基于2021 年全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽賽題所提供的實驗數(shù)據(jù), 我們首先對21 組的溫度和乙醇轉(zhuǎn)化率、C4烯烴選擇性進行相關(guān)性分析;溫度與乙醇轉(zhuǎn)化率、C4烯烴選擇性的相關(guān)系數(shù)分別為0.744 和0.729,均為正且在1%的水平顯著,說明溫度可以通過提高乙醇轉(zhuǎn)化率和C4烯烴選擇性,來提高反應(yīng)速率。

    2.2 溫度對乙醇轉(zhuǎn)化率影響

    為了進一步研究不同催化劑組合下溫度與乙醇轉(zhuǎn)化率和C4烯烴選擇性的關(guān)系,我們首先查閱資料,利用阿倫尼烏斯公式中反應(yīng)速率隨溫度變化的指數(shù)定律[3]進行初步探討:

    其中T代表溫度,Ea代表活化能,R 代表摩爾氣體常數(shù)。

    通過乙醇轉(zhuǎn)化率的概念可得,乙醇轉(zhuǎn)化率表達式為:

    其中Y表示乙醇轉(zhuǎn)化率,vint表示反應(yīng)的速率,vin表示乙醇進氣速率。將阿倫尼烏斯的公式代入上式可得:

    由于阿倫尼烏斯的公式只能說明反應(yīng)速率常數(shù)與溫度呈指數(shù)關(guān)系,對某些復(fù)雜反應(yīng)不適用。由此,我們對上式進行整理化簡,假定乙醇進氣速率不變,則乙醇轉(zhuǎn)化率與溫度的擬合方程為指數(shù)形式:

    利用Matlab 對不同催化劑組合下的溫度以及乙醇轉(zhuǎn)化率進行擬合,得出乙醇轉(zhuǎn)化率與溫度滿足的指數(shù)回歸方程為(以A1為例):

    上述結(jié)果的R2為0.9877, 說明指數(shù)擬合可以較好地描述溫度與乙醇轉(zhuǎn)化率的關(guān)系。同理可得出其他20 種組合的指數(shù)擬合方程。

    2.3 溫度對C4 烯烴選擇性的影響

    我們使用Matlab 軟件工具箱中的n 次多項式函數(shù)嘗試擬合。因為每組催化劑的數(shù)據(jù)在5 個左右,為了提高擬合精度,我們采用三次多項式或四次多項式擬合。最終三次函數(shù)擬合優(yōu)度最大,擬合效果最好。擬合結(jié)果為(以A1為例)

    上述結(jié)果的R2為0.966,說明三次多項式能夠較好地擬合溫度與C4烯烴選擇性的關(guān)系。同理可得出其他20 種組合的三次擬合方程。

    2.4 溫度、乙醇轉(zhuǎn)化率與C4 烯烴選擇性

    我們還考慮了溫度、乙醇轉(zhuǎn)化率與C4烯烴選擇性三者之間的關(guān)系,通過SPSS 進行中介效應(yīng)分析發(fā)現(xiàn),在催化劑組合作為控制變量的情況下,溫度與乙醇轉(zhuǎn)化率作均對C4烯烴的選擇性有影響。結(jié)果顯示:對于中介變量乙醇轉(zhuǎn)化率,溫度對乙醇轉(zhuǎn)化率、乙醇轉(zhuǎn)化率對C4烯烴的選擇性回歸系數(shù)絕對值均在1%的水平顯著相關(guān);溫度與C4烯烴的選擇性回歸系數(shù)的絕對值為0.058,小于溫度對于C4烯烴的選擇性的系數(shù)絕對值0.147,說明乙醇轉(zhuǎn)化率的中介效應(yīng)顯著,且為部分中介效應(yīng)。由此可以看出,溫度和乙醇轉(zhuǎn)化率與C4烯烴三者之間存在著一定的關(guān)系,但難以量化,因此不予討論。

    3 不同催化劑組合與溫度對反應(yīng)影響

    3.1 相關(guān)性分析

    為了研究不同催化劑組合和溫度對乙醇轉(zhuǎn)化率、C4烯烴選擇性的影響,我們首先對數(shù)據(jù)進行可視化處理:圖1 表示的是催化劑組合和試驗溫度對乙醇轉(zhuǎn)化率的影響。由圖可知,第四種催化劑及試驗溫度在400℃時,乙醇轉(zhuǎn)化率達到最高值88.4393%。圖2 表示的是催化劑組合和試驗溫度對C4烯烴選擇性的影響。由圖可知,第三種催化劑及試驗溫度在400℃時,C4烯烴的選擇性達到最高值53.43%。

    圖1 催化劑組合、溫度與乙醇轉(zhuǎn)化率三維圖

    圖2 催化劑組合、溫度與C4 烯烴選擇性三維圖

    3.2 乙醇轉(zhuǎn)化率、C4 烯烴轉(zhuǎn)化率與不同催化劑、溫度的多元線性回歸:

    3.2.1 變量的確定:為了進行回歸分析,我們對參與回歸的變量進行細分:(1)自變量:對綜合型變量進行分解,加上溫度,分為以下幾個變量:a.Co 負載量;b.Co、SiO2和HAP裝料比;c.溫度(℃);d.乙醇濃度;e.Co/SiO2質(zhì)量;f.HAP 質(zhì)量;g.石英砂的有無;(2)因變量:本文中的因變量為乙醇轉(zhuǎn)化率和C4烯烴選擇性。

    3.2.2 多元線性回歸:我們假設(shè)回歸模型的隨機誤差服從零均值、同方差的正態(tài)分布,且自變量之間不存在多重共線性。則可得到以下的多元線性回歸模型:

    首先對xj進行回歸,所得結(jié)果如下:

    表1 多元逐步線性回歸結(jié)果

    從表中結(jié)果可以看出,無論是乙醇轉(zhuǎn)化率還是C4烯烴選擇性的回歸方程,顯著的自變量都較少,乙醇濃度和Co/SiO2和HAP 裝料比對C4烯烴選擇性的顯著性超過了0.05,Co 負載量和Co/SiO2和HAP 裝料比對乙醇轉(zhuǎn)化率不顯著。因此還需進一步改進提升回歸效果。由于(5)(6)式中已經(jīng)明確,乙醇轉(zhuǎn)化率與溫度呈指數(shù)關(guān)系,C4烯烴選擇性與溫度的關(guān)系可以用三次多項式擬合,則我們對乙醇轉(zhuǎn)化率進行取對數(shù)處理,引入三次項,再次進行逐步回歸。

    從表2 中,我們可以看出擬合效果仍沒有顯著提升,因此考慮引入交互項。由于變量較多,關(guān)系較復(fù)雜,因此可以用擬合功能較為強大的1stOpt 軟件進行擬合。我們從上述模型中選出四個較為顯著的變量,分別為Co 負載量、Co/SiO2和HAP 裝料比、溫度和乙醇濃度,并引入交互項,使其與乙醇轉(zhuǎn)化率進行非線性回歸,得到了結(jié)果如下:

    表2 乙醇轉(zhuǎn)化率對自變量多元逐步線性回歸結(jié)果

    其中Y1為乙醇轉(zhuǎn)化率,x1為Co負載量,x2為Co/SiO2和HAP 裝料比,x3為溫度,x4為乙醇濃度,擬合方程的R2值為0.7434,說明擬合效果較好;我們用同樣的四個自變量與C4烯烴選擇性進行非線性回歸,得到的結(jié)果如下:

    上式回歸擬合的R2值為0.7856,說明該方程擬合效果較好。

    3.3 結(jié)果分析

    對于擬合后得出的回歸方程,變量前系數(shù)越大,則對結(jié)果的影響越大。a.乙醇轉(zhuǎn)化率影響因素分析:根據(jù)回歸方程(1)可得,交互項x3x4的系數(shù)最大,x2x4的系數(shù)次之,之后依次為x2和x1,這說明溫度和乙醇濃度對于乙醇轉(zhuǎn)化率影響最大。b.C4烯烴選擇性影響因素分析:根據(jù)回歸方程(2)可得,x3的系數(shù)最大,x2的系數(shù)次之,之后為x3x4,x33的系數(shù)也較大,這說明溫度對于C4烯烴選擇性影響最大,且證明了前文中我們用三次多項式擬合的合理性。

    綜上,溫度對于乙醇轉(zhuǎn)化率和C4烯烴選擇性影響最為顯著。

    4 C4 烯烴收率優(yōu)化

    由于催化劑變量數(shù)量較多,我們考慮用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對C4烯烴收率優(yōu)化。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型得出相關(guān)關(guān)系后,利用擬合優(yōu)度檢驗可以判斷模型的擬合度好壞,如果擬合優(yōu)度越接近于1,說明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立越成功,函數(shù)的準確度越高。A組C4烯烴收率的函數(shù)擬合優(yōu)度結(jié)果R2=0.98918,選擇第17 組(A3 催化劑組合,450℃),其C4烯烴收率最高,為43.2803%(圖3)。B組C4烯烴收率的函數(shù)擬合優(yōu)度結(jié)果R2=0.99617,選擇第10 組(B2 催化劑組合,400℃),其C4烯烴收率最高,為30.5713%。(圖4)根據(jù)得出的A、B 兩組中最優(yōu)解,A組中的C4烯烴收率更高,故選擇催化劑類型為:200mg 1wt%Co/SiO2-200mgHAP- 乙醇濃度0.9ml/min,溫度為450 攝氏度的催化劑組合與溫度。同理,在溫度低于350 度時,A 組C4烯烴收率的函數(shù)擬合優(yōu)度結(jié)果R2=0.93263,從可視化函數(shù)中選擇第8 組(A2 催化劑組合,300℃),其C4烯烴收率最高,為16.0954%;B 組C4烯烴收率的函數(shù)擬合優(yōu)度結(jié)果R=0.9547,選擇第26 組(B5 催化劑組合,325℃),其C4烯烴收率最高,為3.27858%。

    圖3 A組C4 烯烴收率函數(shù)可視化結(jié)果

    圖4 B 組C4 烯烴收率函數(shù)可視化結(jié)果

    根據(jù)得出的A、B 兩組中最優(yōu)解,A 組中的C4烯烴收率更高,故在350℃以下選擇催化劑類型為:200mg2wt%Co/SiO2-200mgHAP- 乙醇濃度1.68ml/min,溫度為300 攝氏度的催化劑組合與溫度。

    5 結(jié)論

    本文分別使用指數(shù)方程與三次方程擬合溫度與乙醇轉(zhuǎn)化率、C4烯烴選擇性的關(guān)系,擬合效果較為準確;利用多元逐步線性回歸結(jié)合多元非線性擬合,通過研究溫度、催化劑等不同自變量對乙醇轉(zhuǎn)化率、C4烯烴選擇性的關(guān)系方程,明確了反應(yīng)中重要指標的影響因素。最后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),得出使反應(yīng)速率最大的最優(yōu)組合。本文得到現(xiàn)有的最優(yōu)催化劑組合為200mg 1wt%Co/SiO2-200mgHAP- 乙醇濃度0.9ml/min,溫度為450 攝氏度的催化劑組合與溫度,C4烯烴最高收率為43.2803%。若溫度限制在350℃及以下,則C4烯烴最高收率為16.0954%。

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