热能动力工程

作者：丁 璐，赵兵涛，姚佳成，马嘉欣

单位：上海理工大学 能源与动力工程学院，上海 200093,,上海理工大学 能源与动力工程学院，上海 200093,,上海理工大学 能源与动力工程学院，上海 200093,,上海理工大学 能源与动力工程学院，上海 200093,

关键词：二氧化碳;近临界区;热物性;智能算法

为更准确预测CO2在临界点附近区域的热物性,分别建立了基于BPNN，SVR和GPR算法的智能模型来预测近临界区CO2的密度、粘度和导热系数，并将3种模型进行比较。结果表明：基于BPNN的密度（R2=0.946 5）和粘度（R2=0.970 2）预测模型相较于其他智能模型精度更高，而基于SVR的导热系数的模型预测精度更高（R2=0.999 7）；所提出的智能模型相较于传统模型中SW密度方程（R2=0.596 6）、Laesecke的粘度方程（R2=0.844 5）和J&H的导热系数方程（R2=0.021 8）的R2提高了14.88%~4 444.5%

来源：2022年第11期

《热能动力工程》期刊编辑部

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