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小样本问题下培训弱教师网络的模型蒸馏模型
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作者 蔡淳豪 李建良 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第9期2652-2658,共7页
针对深度神经网络在图像识别中存在的训练数据不足,以及多模型蒸馏中存在的细节特征丢失和蒸馏计算量大的问题,提出一种小样本问题下培训弱教师网络的模型蒸馏模型。首先通过集成学习算法中的引导聚集(Bagging)算法培训弱教师网络集,在... 针对深度神经网络在图像识别中存在的训练数据不足,以及多模型蒸馏中存在的细节特征丢失和蒸馏计算量大的问题,提出一种小样本问题下培训弱教师网络的模型蒸馏模型。首先通过集成学习算法中的引导聚集(Bagging)算法培训弱教师网络集,在保留图像数据集细节特征的同时进行并行计算以提升网络生成效率;然后融合知识合并算法,并基于弱教师网络特征图形成单个高质量、高复杂度的教师网络,从而获得细节重点更突出的图像特征图;最后在目前先进的模型蒸馏基础上提出了针对组合特征图改进元网络的集成蒸馏模型,该算法在减少了元网络训练计算量的同时实现了小样本数据集对目标网络的训练。实验结果表明,所提模型在准确率上相较于单纯以优质网络为教师网络的蒸馏方案有6.39%的相对改进;比较自适应增强(AdaBoost)算法训练教师网络再加以蒸馏得到的模型和集成蒸馏模型的模型准确率,二者相差在给定误差范围内,而集成蒸馏模型比AdaBoost算法的网络生成速率提升了4.76倍。可见所提模型能有效提高目标模型在小样本问题下的准确率和训练效率。 展开更多
关键词 小样本 模型蒸馏 集成学习 元学习 特征合并
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视觉深度学习模型压缩加速综述
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作者 丁贵广 陈辉 +3 位作者 王澳 杨帆 熊翊哲 梁伊雯 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期1072-1081,共10页
近年来,深度学习模型规模越来越大,在嵌入式设备等资源受限环境中,大规模视觉深度学习模型难以实现高效推理部署。模型压缩加速可以有效解决该挑战。尽管已经出现相关工作的综述,但相关工作集中在卷积神经网络的压缩加速,缺乏对视觉Tran... 近年来,深度学习模型规模越来越大,在嵌入式设备等资源受限环境中,大规模视觉深度学习模型难以实现高效推理部署。模型压缩加速可以有效解决该挑战。尽管已经出现相关工作的综述,但相关工作集中在卷积神经网络的压缩加速,缺乏对视觉Transformer模型压缩加速方法的整理和对比分析。因此,本文以视觉深度学习模型压缩技术为核心,对卷积神经网络和视觉Transformer模型2个最重要的视觉深度模型进行了相关技术手段的整理,并对技术热点和挑战进行了总结和分析。本文旨在为研究者提供一个全面了解模型压缩和加速领域的视角,促进深度学习模型压缩加速技术的发展。 展开更多
关键词 视觉深度学习 模型压缩 轻量化结构 模型剪枝 模型量化 模型蒸馏 TRANSFORMER 序列剪枝
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高层语义分析中的模型蒸馏方法综述
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作者 孙若禹 熊红凯 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2023年第4期935-962,共28页
计算机视觉的任务目标是建立接近人类视觉系统的计算模型。随着深度神经网络(deep neural network,DNN)的发展,对计算机视觉中高层语义的分析与理解成为研究重点。计算机视觉的高层语义通常为人类可理解、可表述的用于表达图像、视频等... 计算机视觉的任务目标是建立接近人类视觉系统的计算模型。随着深度神经网络(deep neural network,DNN)的发展,对计算机视觉中高层语义的分析与理解成为研究重点。计算机视觉的高层语义通常为人类可理解、可表述的用于表达图像、视频等媒体信号内容的描述子(descriptor),典型的高层语义分析任务包含图像分类、目标检测、实例分割、语义分割与视频场景识别、目标跟踪等。基于深度神经网络的算法使计算机视觉任务获得逐步提升的性能,但是网络模型的体量增大与计算效率的降低随之而来。模型蒸馏是一种基于迁移学习进行模型压缩的方案。此类方案通常利用一个预训练模型作为教师,提取其有效的表示,如模型输出、隐藏层特征或特征间相似度等,并将上述表示作为另一个规模较小、推断速度较快的学生模型的额外监督信号,对该学生模型进行训练,以达到提升小模型性能从而取代大模型的目的。模型蒸馏对模型性能与计算复杂度有着良好权衡,因此愈来愈多地用于基于深度学习的高层语义分析中。自2014年模型蒸馏概念提出以来,研究人员开发了大量应用于高层语义分析的模型蒸馏方法,在图像分类、目标检测与语义分割任务中的应用最为广泛。本文对上述典型任务中具有代表性的模型蒸馏方案进行调研和汇总,依照不同的视觉任务进行介绍。首先,从最成熟、应用最广泛的分类任务模型蒸馏方法开始,介绍其不同的设计思路与应用场景,展示部分实验性能的对比,指出在分类任务上与在检测、分割任务上应用模型蒸馏的条件差异性。接着,对几种经特殊设计而应用于目标检测、语义分割的典型模型蒸馏方法进行介绍,结合模型结构对设计目的与思路进行说明,提供部分实验结果的对比与分析。最后,对当前高层语义分析中模型蒸馏方法的现状进行了总结分析,并指出存在的困难及不足,设想未来可能的探索思路与发展方向。 展开更多
关键词 模型蒸馏 深度学习 图像分类 目标检测 语义分割 迁移学习
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基于YOLOV7蒸馏模型的道路缺陷检测算法研究 被引量:3
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作者 毛剑 《现代制造技术与装备》 2023年第2期222-224,共3页
介绍一种基于YOLOV7蒸馏模型的自动化道路缺陷检测算法,该算法兼具目标检测精度高及速度快的优势。首先,利用YOLOV7模型对大量道路缺陷图片进行训练构造任务损失;其次,利用知识蒸馏机制构造蒸馏损失;最后,将上述损失整合指导模型进行训练。
关键词 道路缺陷检测 YOLOV7 蒸馏模型
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基于网络蒸馏模型的供电接触网支撑装置零部件快速定位方法
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作者 喻文彬 《城市轨道交通研究》 北大核心 2023年第5期109-112,118,共5页
为确保供电接触网支撑装置具备良好的工作状态,避免支撑装置失效可能造成的严重弓网故障,进而影响列车运行安全,提出一种新型的、适用于小型化嵌入式设备进行部署应用的、基于网络蒸馏技术的深度学习接触网支撑装置快速定位识别模型。... 为确保供电接触网支撑装置具备良好的工作状态,避免支撑装置失效可能造成的严重弓网故障,进而影响列车运行安全,提出一种新型的、适用于小型化嵌入式设备进行部署应用的、基于网络蒸馏技术的深度学习接触网支撑装置快速定位识别模型。网络蒸馏模型是基于双深度学习网络进行指导性学习的,其利用高精度深度学习模型YOLOv5x、YOLOv5l、YOLOv5m作为蒸馏算法中的教师模型,然后利用网络蒸馏技术对复杂模型的特征提取能力进行迁移,以教师模型的类别概率作为软目标并将其用于训练学生模型,从而将知识从复杂模型(教师模型)转移到更高效的小型化模型(学生模型)。研究结果表明,利用网络蒸馏技术可以获得精度高、速度快、模型小、易于部署的接触网支撑装置定位模型。 展开更多
关键词 轨道交通 供电接触网 网络蒸馏模型 零部件定位
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物流系统大数据蒸馏模型探讨
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作者 肖志良 《物流技术》 北大核心 2014年第4期354-356,377,共4页
将一种热力学的分离工艺—"蒸馏"引入到物流信息化建设的大数据挖掘和处理机制的研究之中,通过分析物流系统的角色属性、数据源类型、需求及服务类型,创建一种面向物流系统大数据处理的数据蒸馏模型,阐述了模型的数据蒸馏单... 将一种热力学的分离工艺—"蒸馏"引入到物流信息化建设的大数据挖掘和处理机制的研究之中,通过分析物流系统的角色属性、数据源类型、需求及服务类型,创建一种面向物流系统大数据处理的数据蒸馏模型,阐述了模型的数据蒸馏单元和数据输出产品的设计方法,旨在为物流行业信息化建设提供数据规划和服务体系架构之参考。 展开更多
关键词 物流大数据 蒸馏模型 数据挖掘和处理
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基于知识迁移和蒸馏的轻量级领域信息表示模型研究
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作者 徐欢 王尧 +1 位作者 萧展辉 沈宇红 《电力大数据》 2022年第9期37-44,共8页
数据精细化处理是电网企业在进行数字化转型过程中的重大难题。由于电网企业的封闭性特点,数据精细化处理过程中专业语言与知识难以与外界通用的知识进行融会贯通。为解决上述问题,本文在teacher-student框架基础上结合fine-tuning技术... 数据精细化处理是电网企业在进行数字化转型过程中的重大难题。由于电网企业的封闭性特点,数据精细化处理过程中专业语言与知识难以与外界通用的知识进行融会贯通。为解决上述问题,本文在teacher-student框架基础上结合fine-tuning技术设计了一种有效的信息表示模型——基于知识迁移与蒸馏的轻量级领域信息表示模型。该模型将通用知识框架作为基座,将专业知识与通用知识提炼成一个统一的向量空间。本文设计的模型比通用大模型更快、更轻量、更有效,仅需对百级别的专业小样本进行增量学习,便可将通用知识与专业知识进行了高效地融合。为了验证该模型的有效性,我们在文本相似度计算任务上进行了实验,实验结果表明技术指标NDCG@5提升5.76%。此外,该模型有效地降低了资源消耗,提升了搜索效率。 展开更多
关键词 知识迁移 模型蒸馏 领域信息检索模型 数字化转型
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θ法应用于原油蒸馏过程模型计算 被引量:1
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作者 段琴 王雄 徐博文 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2001年第z1期117-118,139,共3页
摘 要:选择了θ圆整归一方法应用于原油蒸馏过程稳态模型的计算。实验证明这种方法的应用提高了模型计算中迭代速度,可以达到加速收敛的效果,这种归一圆整的方法完全可以适应原油蒸馏常压塔具有多股进料、多股汽液侧线采出的特点。并... 摘 要:选择了θ圆整归一方法应用于原油蒸馏过程稳态模型的计算。实验证明这种方法的应用提高了模型计算中迭代速度,可以达到加速收敛的效果,这种归一圆整的方法完全可以适应原油蒸馏常压塔具有多股进料、多股汽液侧线采出的特点。并可望应用于原油蒸馏过程动态模型的计算。本文给出了应用于不同平台的仿真结果。 展开更多
关键词 θ法、稳态模型、原油蒸馏
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一种消防物联网智能网关的搭建与优化
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作者 谢宁宇 杨斐 《电脑知识与技术》 2024年第28期23-26,共4页
为了解决传统火灾报警系统所面临的问题,提出了一种基于边缘计算的智能物联网网关构建方案。该方案选择了Jetson Nano和树莓派作为硬件平台,并结合Ubuntu操作系统、MongoDB数据库以及改进的YOLO算法。通过三层结构实现了环境感知、边缘... 为了解决传统火灾报警系统所面临的问题,提出了一种基于边缘计算的智能物联网网关构建方案。该方案选择了Jetson Nano和树莓派作为硬件平台,并结合Ubuntu操作系统、MongoDB数据库以及改进的YOLO算法。通过三层结构实现了环境感知、边缘计算和深度学习算法的协同工作,确保网关具备全面的数据处理和分析能力,从而降低了对云计算的依赖。在算法选择方面,通过实验对比评估YOLOv3和YOLOv5,最终选择了更适合嵌入式系统的YOLOv3,并采用模型蒸馏方法对其进行了优化。实验结果显示,优化后的模型在mAP和IoU方面取得了显著提升。 展开更多
关键词 边缘计算 深度学习 Jetson Nano YOLO 模型蒸馏
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一种轻量化的多目标实时检测模型 被引量:5
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作者 邱博 刘翔 +1 位作者 石蕴玉 尚岩峰 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1778-1785,共8页
为实现公安监控系统内容分析的精准智能及提高服务实战能力,提出一种轻量化的多目标实时检测算法。首先,基于CenterNet检测网络增加了CBNet的多融合阶梯级联结构,有效地解决了主干网络在日常监控中特征提取能力不足的问题;其次,通过模... 为实现公安监控系统内容分析的精准智能及提高服务实战能力,提出一种轻量化的多目标实时检测算法。首先,基于CenterNet检测网络增加了CBNet的多融合阶梯级联结构,有效地解决了主干网络在日常监控中特征提取能力不足的问题;其次,通过模型剪枝压缩网络减少参数量,加快了监控视频分析速度。本文利用部分COCO数据集和自行采集的现场数据进行训练与测试,并与其他主流检测算法(YOLO、Faster-RCNN、SSD等)进行消融实验。实验结果表明:所提模型在公共安全监控中能有效地做到速度与精度的均衡,并具有较强的普适性。 展开更多
关键词 目标检测 深度学习 模型压缩 模型蒸馏 级联融合
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基于深度网络模型压缩的广告点击率预估模型
11
作者 李致贤 张红梅 《桂林电子科技大学学报》 2020年第5期418-423,共6页
针对广告点击率预估模型难以有效捕捉高阶特征组合的非线性关系且模型复杂度较高、实际应用困难的问题,从模型预估准确度和模型实用性出发,提出了基于深度网络模型压缩的广告点击率预估模型。该模型无需特征工程,利用多头注意力机制对... 针对广告点击率预估模型难以有效捕捉高阶特征组合的非线性关系且模型复杂度较高、实际应用困难的问题,从模型预估准确度和模型实用性出发,提出了基于深度网络模型压缩的广告点击率预估模型。该模型无需特征工程,利用多头注意力机制对全局特征的有效采样与预组合,结合深度神经网络(DNN),更好地捕捉全局高阶特征组合的非线性关系;结合残差网络对复杂网络的优势,提高深度神经网络的收敛效率,避免模型过拟合;经模型蒸馏得到轻量化模型,可以更好地应用于实际场景。在Avazu数据集上实验表明,该模型的预估准确率和运行速度均有优异表现。 展开更多
关键词 点击率预估 深度学习 模型蒸馏 多头注意力机制 残差网络
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基于跨模型知识蒸馏的φ-OTDR模式识别
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作者 陈帅 厉小润 +1 位作者 李东明 王晶 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2024年第13期205-211,共7页
针对分布式光纤模式识别高精度高效率的要求,提出一种基于跨模型知识蒸馏的相位敏感光时域反射仪模式识别方法。该方法以hierarchical token-semantic audio transformer为教师模型、broadcasting-residual network为学生模型,使得参数... 针对分布式光纤模式识别高精度高效率的要求,提出一种基于跨模型知识蒸馏的相位敏感光时域反射仪模式识别方法。该方法以hierarchical token-semantic audio transformer为教师模型、broadcasting-residual network为学生模型,使得参数量较少的学生模型获得架构相异的transformer类网络的识别性能。实验中使用相敏光时域反射仪作为信号采集设备,在实际工程场景下采集攀爬防护网、背景噪声、敲击防护网和大风等4种类别的信号作为数据集。和典型的深度学习算法相比,改进后的算法准确率最优且收敛最快,识别效率较高,在工程应用上具有广阔前景。 展开更多
关键词 分布式光纤传感 模型知识蒸馏 模式识别 广播残差网络
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Application of molecular interaction volume model in separation of Pb-Sn-Sb ternary alloy by vacuum distillation 被引量:3
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作者 孔令鑫 杨斌 +4 位作者 徐宝强 李一夫 李亮 刘大春 戴永年 《Transactions of Nonferrous Metals Society of China》 SCIE EI CAS CSCD 2013年第8期2408-2415,共8页
Based on the molecular interaction volume model (MIVM), the activities of components of Pb Sn Sb ternary alloy were predicted. The vapo^liquid phase equilibrium of Pb-Sn-Sb alloy system was calculated using the acti... Based on the molecular interaction volume model (MIVM), the activities of components of Pb Sn Sb ternary alloy were predicted. The vapo^liquid phase equilibrium of Pb-Sn-Sb alloy system was calculated using the activity coefficients of Pb Sn-Sb alloy system in the process of vacuum distillation. The calculated results show that the content of Sn in vapor phase increases with the increasing distillation temperature and content of Sn in liquid phase. However, the content of Sn in vapor phase is only 0.45% (mass fraction) while 97% in liquid phase at 1100 ℃, which shows that the separating effect is very well. Experimental investigations on the separation of Pb-Sn-Sb ternary alloy were carried out in the distillation temperature range of 1100-1300 ℃ under vacuum condition. It is found that the Sn content in vapor phase is 0.54% while 97% in liquid phase at 1100 ℃. Finally, the predicted data were compared with the experimental results showing good agreement with each other. 展开更多
关键词 molecular interaction volume model vacuum distillation Pb-Sn-Sb alloy phase equilibrium
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黄土高原丘陵沟壑区不同水体间转化特征--以韭园沟流域为例 被引量:8
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作者 王贺 李占斌 +2 位作者 马波 肖俊波 张乐涛 《中国水土保持科学》 CSCD 北大核心 2016年第3期19-25,共7页
为研究黄土高原丘陵沟壑区降水、地表水和地下水间的转化特征,以绥德县韭园沟流域作为研究对象,通过测定雨水、沟道水和井水的氢氧同位素组成,分析各水体的δD-δ18O特征、氢氧同位素的时间变化和沿程变化,明确各不同水体间的补给关系,... 为研究黄土高原丘陵沟壑区降水、地表水和地下水间的转化特征,以绥德县韭园沟流域作为研究对象,通过测定雨水、沟道水和井水的氢氧同位素组成,分析各水体的δD-δ18O特征、氢氧同位素的时间变化和沿程变化,明确各不同水体间的补给关系,估算流域上游沟道水补给井水的过程中因蒸发损失的水量。结果表明:韭园沟流域沟道水和井水的δD和δ18O之间具有良好的线性关系;井水氢氧同位素相对于沟道水较富集且稳定,降水、气温、风速等气象因子对沟道水氢氧同位素影响强烈,对井水影响较弱;流域沟道水与井水均来源于大气降水,能够有效补给地下水的大气降水氢氧同位素加权平均值为:δ18O=-11‰,δD=-79.80‰;沟道水向井水的转化以单向排泄补给为主,两者转化过程中由于蒸发作用引起的水量损失占补给源水量的7%。 展开更多
关键词 氢氧同位素 地表水 地下水 瑞利蒸馏模型 黄土高原 丘陵沟壑区 韭园沟
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微乳化乙醇柴油燃料单液滴的蒸发特性研究 被引量:4
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作者 胡鹏 孙平 +2 位作者 梅德清 邬齐敏 张敏 《内燃机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期9-14,共6页
微乳化乙醇柴油是一种多组分燃料,与柴油的蒸发特性存在不同。对于直径范围为20~30μm的微乳化乙醇柴油液滴,在对流比较强的情况下可以采用蒸馏曲线模型建立其单液滴蒸发模型。通过计算获得环境温度、环境压力及液滴溶醇量对单液滴蒸... 微乳化乙醇柴油是一种多组分燃料,与柴油的蒸发特性存在不同。对于直径范围为20~30μm的微乳化乙醇柴油液滴,在对流比较强的情况下可以采用蒸馏曲线模型建立其单液滴蒸发模型。通过计算获得环境温度、环境压力及液滴溶醇量对单液滴蒸发特性的影响规律。计算结果表明:随着环境温度升高,液滴升温速率加快,液滴的平衡温度上升,液滴寿命缩短;在温度相对较低的环境中,微乳化油液滴寿命随环境压力的增大而延长;在环境温度500K、环境压力1.0MPa情况下,随着液滴溶醇量增加,液滴寿命缩短,但液滴瞬态加热时间和平衡温度基本没有变化。 展开更多
关键词 内燃机 液滴 蒸发 微乳化乙醇柴油 多组分 蒸馏曲线模型
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GAN图像对抗样本生成方法 被引量:7
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作者 王曙燕 金航 孙家泽 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第4期702-711,共10页
为了提高生成对抗网络模型对抗样本的多样性和攻击成功率,提出了一种GAN图像对抗样本生成方法。首先,利用原始样本集整体训练一个深度卷积对抗生成网络G1,模拟原始样本集分布;其次,在黑盒攻击场景下,利用模型蒸馏方法对目标模型进行黑... 为了提高生成对抗网络模型对抗样本的多样性和攻击成功率,提出了一种GAN图像对抗样本生成方法。首先,利用原始样本集整体训练一个深度卷积对抗生成网络G1,模拟原始样本集分布;其次,在黑盒攻击场景下,利用模型蒸馏方法对目标模型进行黑盒复制,获取目标模型的本地复制;然后以G1的输出作为输入,以蒸馏模型作为目标模型,训练生成对抗网络G2,在有目标攻击情况下还需输入目标类别,G2用以生成输入数据针对目标类别的扰动;最后将样本与扰动相加并以像素灰度值区间进行规范化,得到对抗样本。实验结果表明,在相同输入条件下该方法产生图像对抗样本平均SSIM指标、MI指标和Cosin相似度分别降低50.7%、10.96%和28.7%,平均均方误差值(MSE)和图像指纹的海明距离分别提升7.6%和1974.80,同时MNIST数据集和CIFAR10数据集下模型平均攻击成功率在95%以上。 展开更多
关键词 神经网络 对抗样本 生成对抗网络(GAN) 模型蒸馏 图像多样性
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A Quasi-steady-state Model for Numerical Simulation of Batch Extractive Distillation 被引量:2
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作者 方静 李春利 +1 位作者 王洪海 孙立军 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2010年第1期43-47,共5页
Batch extractive distillation(BED)is a special method used in the distillation process by adding a solvent into the batch distillation column to alter the relative volatility of the components and improve the separati... Batch extractive distillation(BED)is a special method used in the distillation process by adding a solvent into the batch distillation column to alter the relative volatility of the components and improve the separation. A comprehensive design and simulation method is required due to the complexity of BED.In this study,a quasi-steady-state model for BED is proposed,the derivation and solution of the model are presented.This shortcut model can be used to simulate the composition and temperature of the reboiler,the top and other plates of the column in a batch extractive distillation operation.The calculated values are in good agreement with the experimental data.The results show that the quasi-steady-state model is a practical method because of some advantages such as high precision and fast calculation. 展开更多
关键词 batch distillation extractive distillation SIMULATION MODEL
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Optimization of a crude distillation unit using a combination of wavelet neural network and line-up competition algorithm 被引量:3
18
作者 Bin Shi Xu Yang Liexiang Yan 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第8期1013-1021,共9页
The modeling and optimization of an industrial-scale crude distillation unit (CDU) are addressed. The main spec- ifications and base conditions of CDU are taken from a crude oil refinery in Wuhan, China. For modelin... The modeling and optimization of an industrial-scale crude distillation unit (CDU) are addressed. The main spec- ifications and base conditions of CDU are taken from a crude oil refinery in Wuhan, China. For modeling of a com- plicated CDU, an improved wavelet neural network (WNN) is presented to model the complicated CDU, in which novel parametric updating laws are developed to precisely capture the characteristics of CDU. To address CDU in an economically optimal manner, an economic optimization algorithm under prescribed constraints is presented. By using a combination of WNN-based optimization model and line-up competition algorithm (LCA), the supe- rior performance of the proposed approach is verified. Compared with the base operating condition, it is validat- ed that the increments of products including kerosene and diesel are up to 20% at least by increasing less than 5% duties of intermediate coolers such as second pump-around (PA2) and third Dump-around (PA3). 展开更多
关键词 Crude oil distillation Wavelet neural network Line-up competition algorithm Optimization
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Simulation of MEG Packed Distillation Column Using an Equilibrium Stage Model-Case Study on Operating Parameters of Farsa Petrochemical Company: Assaluyeh-lran 被引量:1
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作者 Noorallh Kasiri YousefDorj 《Journal of Physical Science and Application》 2012年第10期434-440,共7页
Two types of equilibrium and non-equilibrium stage models are generally used to simulate the mass transfer of packed distillation column. Using non-equilibrium model requires the calculation of mass transfer coefficie... Two types of equilibrium and non-equilibrium stage models are generally used to simulate the mass transfer of packed distillation column. Using non-equilibrium model requires the calculation of mass transfer coefficients, thus, usually equilibrium-based methods are preferred to be used for simulations of distillation columns. In this paper, packed column distillation of production of Mono Ethylene Glycol in FARSA SHIMI Company (Assaluyeh-Iran)'s Ethylene Glycol portion has been simulated through using the equilibrium model and solving the related equations. The simulation has been carried out in the MATLAB environment. The column also has been simulated in the Aspen Hysys and Aspen Plus ver. 2006.5 environments. Then, the output has been compared with software results, designing and operating data of the underlying columns which demonstrate good consistency with the model. Having the model validated, the effect of some operating parameters has been analyzed through the model. 展开更多
关键词 DISTILLATION packed column modeling equilibrium and non-equilibrium models.
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Assessing the kinetic model of hydro-distillation and chemical composition ofAquilaria malaccensis leaves essential oil 被引量:3
20
作者 Mahtab Samadi Zurina Zainal Abidin +3 位作者 Robiah Yunus Dayang Radiah Awang Biak Hiroyuki Yoshida Eng Hai Lok 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第2期216-222,共7页
This study aimed to model the kinetic of hydro-distillation of Aquilaria malaccensis leaves oil in order to understand and optimize the extraction process. In addition, this study, for the first time, aimed to identif... This study aimed to model the kinetic of hydro-distillation of Aquilaria malaccensis leaves oil in order to understand and optimize the extraction process. In addition, this study, for the first time, aimed to identify the chemical compositions of the A. rnalaccensis leave-oil. By assessing both first-order kinetic model and the model of simultaneous washing and diffusion, the result indicated that the model of simultaneous washing and diffusion better describes the hydro-distillation mechanism of the essential oil from A. rnalaccensis leaves. The optimum time, solid to liquid ratio, and the heating power for extracting the highest amount of essential oil were found to be around 3 h, 1:10 (g. ml-1), and 300 W respectively. Yellow essential oil with a strong smell and a yield of 0.05 v/w was extracted by hydro-distillation Clevenger apparatus. Chemical compounds of the essential oil were analyzed using gas chromatography-mass spectroscopy (GC/MS), which resulted in identification of 42 compounds that constitute 93% of essential oil. Among the identified components, Pentadecanal (32.082%), 9-Octadecenal, (Z) (15.894%), and Tetradecanal (6.927%) were the major compounds. Considering the fact that all the identified major components possess pesticidal properties, A. malaccensis leaves can be regarded as a promising natural source for producing pesticides. 展开更多
关键词 Aquilaria malaccensisEssential oilHydro-distillationOptimizationKinetic modeling
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