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如何提高活性炭滤料的筛选效率?
浏览: 发布日期:2019-10-12

如何使活性炭滤料孔径分布的表征结果更具有应用价值?对于微量样品的在纳米水平的表征检测,与工程应用的宏观水平相比存在较大的差距,因而能否使表征结果能更具有应用价值,是活性炭滤料孔隙结构表征领域亟待解决的问题之一。
活性炭滤料
在对大量活性炭滤料进行筛选时,通过分类研究能够有效得组织和利用相关的表征结果,从而提高活性炭滤料筛选效率。随着信息技术的进步,基于机器学习和数据挖掘的分类方法尽管种类繁多,但是基本原理相近,即通过利用所构造分类模型,将未分类的数据映射到相应的类组,从而可以根据活性炭滤料的特征参数进行预测性的理论计算。
活性炭滤料
通过所收集的活性炭滤料样品及其相应的氮气吸附法表征结果,不仅通过数值分类法对所研究活性炭滤料样品进行聚类分析,还根据活性炭滤料的表征信息,采用人工神经网络模型对活性炭滤料样品进行分类研究,并且将上述模型应用于对活性炭滤料吸附正丁烷的工作容量的理论计算,这对于提高活性炭滤料筛选的效率降低实验成本,具有积极的研究意义。

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