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基于二元吸附的等离子体传感器时间响应：解析模型与数值模型的对比

DOI：10.1007/s00339-020-03524-3 期刊：Applied Physics A 出版年份：2020 更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要： 为建立复杂体系的多尺度模型，我们重点研究二元吸附的多种建模方法。针对通用等离子体传感器的时序响应，我们考察了多种建模途径：从解析法入手，分别将吸附/脱附动力学建模为一级反应和二级反应，明确了双组分吸附条件下两类模型的适用性判据及选择依据。鉴于二级反应的非线性特性及其解析解缺失问题，后续采用多种计算机辅助建模方法——包括数值求解器应用、实验数据拟合、随机模拟算法以及人工神经网络(ANN)技术，并通过实例对比各方法的优缺点。本研究旨在助力基于吸附器件的协同多尺度建模。其中ANN机器学习用于预测吸附平衡量，结果表明：在训练吸附平衡量预测ANN时，Levenberg-Marquardt算法与贝叶斯正则化算法的效率均低于拟牛顿BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)算法。
作者： Olga Jak?i?，Ivana Joki?，Zoran Jak?i?，Ivana Mladenovi?，Katarina Radulovi?，Milo? Frantlovi?
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究二元吸附建模及通用等离子体传感器时间响应的各种方法，重点关注作为一级和二级反应的吸附与解吸动力学，以及采用计算机辅助建模技术，包括数值求解器、随机模拟算法和人工神经网络。

研究成果

该论文得出结论：在训练人工神经网络以估算平衡吸附量时，Levenberg-Marquardt算法和贝叶斯正则化算法的效率低于拟牛顿BFGS算法。研究阐明了多种数值技术在模拟二元吸附过程动力学方面的优势与局限性。

研究不足

该研究承认了随机模拟算法的计算需求以及高效训练人工神经网络的挑战，同时也指出了非线性系统解析解的局限性及此类情况下对数值方法的需求。

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