基于回归分析模型探究乙醇偶合制备C4烯烃

2022-01-05于剑波逯怡博王国欣

江西化工 2021年6期

李明，于剑波，逯怡博，王国欣

(南阳理工学院数理学院，河南南阳 473004)

1 引言

C4烯烃在医药生产、化工产品等方面有广泛的应用，通过催化剂组合催化乙醇可生产制备C4烯烃，然而在不同催化剂组合与温度下反应，C4烯烃的选择性与C4烯烃收率都不相同，根据2021年数学建模B题给出的21组不同催化剂组合与温度下乙醇转化率与C4烯烃选择性的变化情况以及350 ℃时给定的某种催化剂组合的测试数据，探索乙醇催化偶合制备C4烯烃的工艺条件。

所需解决具体问题如下：根据数学建模B题附件一中不同的催化剂组合，探究乙醇转化率、C4烯烃的选择性与温度关系，并对附件二中给定的350 ℃ 时未知催化剂组合反应过程中不同时间下测试的结果进行分析。

以上是研究乙醇转化率、C4烯烃选择性与温度之间的关系，解决此类问题我们采用回归分析。首先，根据附件一中的21组不同催化剂组合下的反应将温度作为自变量，乙醇转化率与C4烯烃选择性的乘积分别作为因变量建立回归分析模型，利用SPSS进行求解，探究它们之间的关系。

而对于附件二350 ℃ 时在某未知催化剂组合下，时间的递增与乙醇转化率、各类生成物选择性之间的关系，解决此问题依然可以用回归分析方法。对于附件二中的数据我们可以将时间作为自变量，将乙醇转化率以及其生成产物的选择性作为因变量进行回归分析，探寻随时间变化实验生成物选择性的变化。

2 实验部分

2.1 符号与假定

假设除了催化剂组合与温度外，不考虑其他因素对实验的影响。

假设进行神经网络预测时系统是正常运行的。

T表示实验温度。

Yn表示第n组乙醇转化率。

Zn表示第n组C4烯烃的选择性。

2.2 乙醇转化率与温度的关系

将附件一中21组数据每一组以温度为自变量，以乙醇转化率为因变量建立回归模型[1]，进行回归分析，找寻乙醇转化率与温度的关系[2]。由散点图看出乙醇转化率与温度的相关性高，故进行线性回归分析。

将每一组温度与乙醇转化率的数据导入SPSS软件进行回归分析。由于21组实验步骤大致相同，在此仅展示一组实验回归分析的具体步骤。如第A4组将其温度与乙醇转化率导入SPSS中进行线性拟合，得出其线性关系。其散点图与线性回归曲线分布是一条从左到右斜向上的直线。根据得出的线性拟合系数图得乙醇转化率与温度线性关系为

Y4=0.582T-144.571.

根据其拟合优度表与回归系数表对其拟合优度与方差进行分析，查看拟合是否良好。由所得出模型摘要图可知A4组乙醇转化率与温度的线性关系拟合较好，决定系数R2接近于1，即因变量基本都可以解释。方差检验F为800.891，说明检验总体回归模型有效。

由表1可知A4组乙醇转化率与温度的线性关系拟合较好，P为0(使用SPSS做相关分析当P小于0.001时结果为0)，说明显著性较好。