针对高放废物处置库预选场花岗岩对铀的吸附性能受到温度、PH值、铀浓度等因素的影响巨大,具有明显的非线性和不确定特性,传统的数理统计预测方法很难得到有效的预测结果.对铀在花岗岩中吸附性能预测问题,提出了人工神经网络预测方法,对处理预测问题具有很好的泛化、学习和映射能力.以铀在花岗岩中吸附性能的影响因素作为神经网络的输入信号,花岗岩对铀的吸附比作为输出信号,建立神经网络预测算法,并用Microsoft Visual Studio为开发工具,研制了“核素吸附仿真软件系统”.以铀在处置库预选场花岗岩中的吸附实验数据为研究对象,用所研制的软件进行了铀在花岗岩中吸附性能预测仿真.仿真结果表明,预测效果好、精确度高.将仿真模型与传统多元线性回归预测结果进行对比分析结果表明,人工神经网络预测结果具有更高的准确定和精确度.
预测 花岗岩 吸附性能 神经网络 铀