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基于小波神经网络和遗传算法的2AF料液指标研究
文献摘要：
2AF料液是乏燃料水法后处理Purex流程钚纯化阶段的主要原料,经过萃取、洗涤、反萃、补萃最终获取合格的2BP.该文利用人工智能算法小波神经网络具有预测精度高、收敛速度快、较强的函数学习能力和泛化能力的优点,验证了其在核化工领域的效果,用其预测含钚料液1BP、含钚料液2BP、高浓度硝酸H13、破坏后母液OWR四种料液的酸度、钚浓度、体积,对调料后2AF料液酸度、钚浓度的影响,并将预测值与传统经验公式计算值以及最终分析值进行对比,最后用遗传算法进行优化.研究结果表明,小波神经网络预测值比传统经验公式计算值更接近分析值,从而证明小波神经网络在乏燃料后处理Purex工艺流程2AF物料指标研究中具有较好的应用前景.
文献关键词：
小波神经网络;2AF料液;含钚料液1BP、2BP;破坏后母液OWR
中图分类号：
作者姓名：
王国民;陈广军;薛勇;王健
作者机构：
中核四0四有限公司,甘肃 兰州 730000
文献出处：
引用格式：
[1]王国民;陈广军;薛勇;王健-.基于小波神经网络和遗传算法的2AF料液指标研究)[J].中国核电,2022(04):555-560
A类：
2AF,1BP,OWR
B类：
于小波,小波神经网络,料液,水法,Purex,洗涤,反萃,2BP,人工智能算法,收敛速度,函数学习,泛化能力,核化工,化工领域,H13,后母,母液,酸度,调料,传统经验,经验公式,公式计算,计算值,神经网络预测,乏燃料后处理
AB值：
0.273452
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