天然气脱酸性气体过程中物性研究及数据处理
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天然气脱酸性气体过程中物性研究及数据处理
论文目录
摘要
第1-5 页
Abstract
第5-8 页
第一章 绪论
第8-13 页
· 课题背景
第8-10 页
· 液化天然气发展概况
第8-9 页
· 天然气净化的目的
第9 页
· 天然气净化工艺技术
第9-10 页
· 天然气物性研究的意义
第10-11 页
· 国内外研究现状
第11-12 页
· 国内的研究现状
第11 页
· 国外的研究现状
第11-12 页
· 本文的主要研究内容
第12-13 页
第二章 物性计算
第13-50 页
· 热力性质计算
第13-38 页
· 常用的状态方程
第13-14 页
· 状态方程的选择
第14-15 页
· 天然气密度的计算
第15-25 页
· 天然气焓熵的计算
第25-31 页
· 相平衡计算
第31-38 页
· 粘度计算
第38-47 页
· 气体粘度基本理论
第38-39 页
· 气体粘度的计算
第39-45 页
· 高压气体粘度计算结果的分析讨论
第45-46 页
· 液体粘度的计算
第46-47 页
· 表面张力计算
第47-49 页
· 纯质表面张力的计算
第47-48 页
· 混合物表面张力的计算
第48-49 页
· 本章小结
第49-50 页
第三章 基于遗传算法的数据回归
第50-62 页
· 要解决的问题
第50-51 页
· 优化方法的选择
第51 页
· 遗传算法
第51-55 页
· 遗传算法简介
第51-52 页
· 遗传算法的流程
第52 页
· 遗传算法的实现
第52-55 页
· 算法有效性测试
第55-57 页
· Teja-Rice 方法中ψij的回归
第57-61 页
· 回归数据的获得
第57-58 页
· 数据的回归
第58-59 页
· 对Teja-Rice 方法的进一步讨论
第59-61 页
· 本章小结
第61-62 页
第四章 基于BP 网络的数据处理
第62-70 页
· 要解决的问题
第62 页
· BP 神经网络
第62-67 页
· 神经网络简介
第62-63 页
· BP 神经网络结构
第63 页
· 反向传播学习算法
第63-66 页
· 程序流程图
第66-67 页
· CO_2-MDEA-PZ-H_2O 体系相平衡计算
第67-69 页
· 本章小结
第69-70 页
结论
第70-72 页
参考文献
第72-74 页
攻读学位期间发表的学术论文
第74-77 页
致谢
第77页
本篇论文共
77
页,
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。
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