Abstract: An extensive database (946 measurements) for the frequency of pulsing flow in trickle beds was established by collecting the experimental results published over past 30 years. A new correlation based on artificial neural network (ANN) to predict the pulsation frequency was developed. Seven dimensionlessnumbers (groups) employed in the proposed correlation were liquid and gas Reynolds, liquid Weber, liquid Eǒtvǒs, gas Froude, and gas Stokes numbers and a bed correction factor. The comparisons of performance reported in the of literature and present correlations show that ANN correlation is a significant improvement in predicting pulsation frequency with an average absolute relative error (AARE) of 10% and a standard deviation less than 18%.

Key words: trickle bed, pulsing flow, pulsation frequency, artificial neural network

摘要： An extensive database (946 measurements) for the frequency of pulsing flow in trickle beds was established by collecting the experimental results published over past 30 years. A new correlation based on artificial neural network (ANN) to predict the pulsation frequency was developed. Seven dimensionlessnumbers (groups) employed in the proposed correlation were liquid and gas Reynolds, liquid Weber, liquid Eǒtvǒs, gas Froude, and gas Stokes numbers and a bed correction factor. The comparisons of performance reported in the of literature and present correlations show that ANN correlation is a significant improvement in predicting pulsation frequency with an average absolute relative error (AARE) of 10% and a standard deviation less than 18%.

关键词: 震动频率;脉冲调制流程;滴流床;神经网络系统;反应器