工业多相反应过程建模与优化的集成方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    20506003
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    23.0万
  • 负责人：
    颜学峰
  • 依托单位：
    华东理工大学
  • 学科分类：
    B0803.反应工程
  • 结题年份：
    2008
  • 批准年份：
    2005
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2006-01-01 至2008-12-31

项目摘要

针对工业多相反应过程的特点，提出一种建模与优化的集成方法。首先，深入研究基于人工智能并融合反应机理的建模技术，分别提出工业装置模型优化校正建模技术，从工业多相反应过程生产和分析数据中提取各种影响反应过程的特征信息，并有机地融合到机理模型中；和能有效结合复杂先验知识规律的统计建模技术，以化学反应机理规律为指导，基于生产和分析数据，建立符合生产特性和机理规律的模型。然后，深入分析蚁群算法和混沌优化算法的优缺点，提出一种适用于工业多相反应系统优化的新方法基于知识发现的蚁群混沌演化算法。该算法在寻优过程中融合知识发现技术、蚁群算法和混沌优化算法的优点，克服蚁群算法存在的"停滞"现象，避免混沌优化算法固有搜索效率低下的缺陷，并将随机搜索和解析求优两种优化策略有机地结合起来，提高全局最优搜索的速度和概率。该集成方法的研究，是掌握工业多相反应过程核心技术、提高化工企业生产技术水平和竞争力的关键。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（43）
专著数量（0）
科研奖励数量（3）
会议论文数量（3）
专利数量（0）
基于进化算法的常减压装置模拟
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    石油学报(石油加工)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    颜学峰;李锋;钱锋;余娟
  • 通讯作者：
    余娟
基于改进神经网络的干点软测量
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    高技术通讯
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    颜学峰
  • 通讯作者：
    颜学峰
An Immune Self-adaptive Differential Evolution Algorithm with Application to Estimate Kinetic Parameters for Homogeneous Mercury Oxidation
一种免疫自适应差分进化算法及其用于估计均相汞氧化动力学参数的方法
  • DOI：
    10.1016/s1004-9541(08)60199-8
  • 发表时间：
    2009-04
  • 期刊：
    Chinese Journal of Chemical Engineering
  • 影响因子：
    3.8
  • 作者：
    Hu Chunping;Yan Xuefeng
  • 通讯作者：
    Yan Xuefeng
基于贝叶斯学习的关联向量机及其在软测量中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    华东理工大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    颜学峰;钱锋;陈佳
  • 通讯作者：
    陈佳
基于新型蚁群算法优化的重油热裂解模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    化工自动化及仪表
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    颜学峰;赵佩清
  • 通讯作者：
    赵佩清

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其他文献

自适应加权最小二乘支持向量机回归及应用
  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
    石油化工高等学校学报
  • 影响因子：
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  • 作者：
    崔文同;颜学峰;林文才
  • 通讯作者：
    林文才
Zoning search using a hyper-heuristic algorithm
使用超启发式算法进行分区搜索
  • DOI：
    10.1007/s11432-018-9539-6
  • 发表时间：
    2019-07
  • 期刊：
    Science China information sciences
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    范勤勤;李柠;张依恋;颜学峰
  • 通讯作者：
    颜学峰
基于蚁群系统的参数自适应粒子群算法及其应用
  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
    控制理论与应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杨帆;颜学峰;胡春平
  • 通讯作者：
    胡春平
双层粒子群算法及应用于压力容器设计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    计算机与应用化学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    胡志敏;颜学峰
  • 通讯作者：
    颜学峰
Optimizing the echo state network based on mutual information for modeling fed-batch bioprocesses
基于互信息优化回声状态网络以建模补料分批生物过程
  • DOI：
    10.1016/j.neucom.2016.11.007
  • 发表时间：
    2017-02
  • 期刊：
    Neurocomputing
  • 影响因子：
    6
  • 作者：
    王河山;倪春娟;颜学峰
  • 通讯作者：
    颜学峰

其他文献

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相似国自然基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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