超临界CO_2在聚合物中的溶解计算研究进展  

Research Progress in Prediction of Supercritical CO_2 Solubility in Polymers

作　　者：李孟山[1,2] 黄兴元[2] 柳和生[2] 陈炳生[1] 袁寿财[1] 

机构地区：[1]赣南师范大学物理与电子信息学院,赣州341000 [2]南昌大学机电工程学院,南昌330031

出　　处：《化学通报》2016年第7期610-615,共6页Chemistry

基　　金：国家自然科学基金项目(51163011;51102131;51377025)资助

摘　　要：本文以超临界CO2在聚合物中的溶解计算模型为例,综述了状态方程、经验方程和人工神经网络计算方法的实现原理、研究现状和优缺点;依据人工神经网络预测方法存在的问题,重点阐述基于混合智能方法的神经网络溶解计算模型;并对溶解计算研究进行了总结和展望。In this paper,the prediction methods of supercritical CO_2 solubility in polymers such as equations of state,empirical equation and artificial neural networks are summarized,and the details of their implementation principle,progress,merits and faults are discussed. Motivated and inspired by the problems of the artificial neural networks,the solubility prediction models based on hybrid artificial neural networks are discussed. Then the prospect of solubility prediction is proposed.

关 键 词：溶解计算 聚合物 混合神经网络 状态方程 经验方程 

分 类 号：O631[理学—高分子化学]