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基于BP神经网络的低温提氦工艺优化
引言
随着现代工业的发展，低温技术在医疗、光学、电子等领域得到了广泛的应用。低温工艺体系中，液体氦是其中的重要组成部分，具有广泛的应用前景。然而，液体氦的生产一直是一个难点，其中低温提氦技术是一个关键环节。本文将基于BP神经网络的低温提氦工艺优化作为研究课题，探究其原理和应用。
一、低温提氦工艺的优化
低温提氦技术是指将氦气从自然气中提取出来，然后将它冷却成液态物质的工艺过程。在目前存在的低温提氦工艺中，液态氦通常是通过网络塔或规定的分子筛吸附剂来提取的。但是，这种方法通常存在诸如物料流量不稳定等不足之处。为了实现氦气的高效提取，我们可以考虑利用BP神经网络对其进行优化。
如图1所示，基于BP神经网络的低温提氦工艺优化：
图1、基于BP神经网络的低温提氦工艺优化流程
二、BP神经网络的原理
BP神经网络是一种广泛应用的人工神经网络模型。它是一个有向无环图(图2)，通常包含输入层、中间层和输出层。
图2、BP神经网络结构示意图
输入层是模型的输入变量，中间层是隐藏层，包含了传送变量的隐含层数量。输出层是模型的预测变量。
在函数中，激活函数通常使用Sigmoid函数或ReLU函数，而误差函数通常是平方损失。为了优化BP神经网络，我们可以使用反向传播算法。
三、BP神经网络在低温提氦工艺优化中的应用
基于BP神经网络的低温提氦工艺优化方法具体实现如下：
1.收集氦气的物化数据，包括氦气的密度、黏度、热传导系数和热容等，以及低温提氦过程中可能涉及的其他变量。
2.按照低温提氦工艺的流程，进行实验，并记录实验数据，例如收集氦气的首次提取率、提取速率和压缩比。
3.根据实验数据训练BP神经网络模型。将物化数据作为输入，将实验数据作为输出，并考虑在训练集和测试集中使用相同的比率来测试模型的性能。
4.优化BP神经网络，确定模型的最佳参数，例如学习率、每个隐藏层的节点数量等。
5.使用优化后的BP神经网络模型预测低温提氦工艺中可能涉及的其他变量，并进行生产实践测试，以检验模拟的正确性。
掌握这些技术后，我们可以在低温工艺控制方面取得很大的进展，保证产物的稳定性和质量。