基于深度学习对相平衡计算的应用研究国内外文献综述

相平衡加速计算研究进展

为了降低相平衡计算成本，现阶段开发了许多加速相平衡计算的方法，主要包括减少相数法（ReductionMethod）、线连接法（Tie-line-basedMethod）、稀疏网格法（SparseGrids）和机器学习法（Machine-learningMethod）等[11]。

减少相数法是最早用于加速相平衡计算的方法之一，其中心思想是降低范德瓦尔斯混合规则（VanDerWaalsMixingRule）中二元相互作用参数（BIP）矩阵的秩来减少求解的非线性方程的数量[11]。减少相数法最早是由Michel