摘 要
化学反应动力学模型在化工、能源和环境等领域具有重要应用价值，但传统模型往往因参数复杂性和计算效率问题而受限。本研究旨在优化化学反应动力学模型的构建方法，并探索其在实际体系中的应用潜力。通过引入机器学习算法与传统动力学理论相结合的方法，提出了一种基于数据驱动的参数优化策略，显著提高了模型预测精度和计算效率。研究选取典型催化反应体系进行验证，结果表明优化后的模型能够准确描述反应过程的动力学行为，并有效捕捉复杂反应网络中的非线性关系。此外，该方法在减少实验依赖的同时，为多尺度反应动力学模拟提供了新思路。本研究的主要创新点在于将人工智能技术融入经典动力学建模框架，实现了理论与数据的深度融合，为相关领域的研究和工业应用奠定了坚实基础。关键词：化学反应动力学 机器学习 参数优化 催化反应 多尺度模拟
目 录
摘 要 I
第一章 绪论 2
1.1 化学反应动力学模型的研究背景与意义 2
1.2 当前化学反应动力学模型的研究现状 2
第二章 动力学模型优化的理论基础 3
2.1 动力学模型的基本原理与框架 3
2.2 模型优化的关键技术与算法 3
2.3 理论优化在实际问题中的适用性分析 4
第三章 动力学模型优化的具体方法探索 5
3.1 数据驱动的模型优化策略 5
3.2 参数敏感性分析与优化路径设计 5
3.3 高效计算方法在模型优化中的应用 6
第四章 动力学模型的应用场景与效果评估 7
4.1 工业反应过程中的模型应用实例 7
4.2 环境化学领域中的模型验证与改进 7
4.3 动力学模型优化后的性能提升分析 8
结 论 9
致 谢 10
参考文献 11
原创性声明 12
版权使用授权书 12
