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这个问题我来用大白话给你拆解。就像炒菜放盐一样，回归参数也讲究个"适量"——初始值相当于你第一次撒盐的量，上下限就是允许你最多放多少、最少放多少，比例因子则是调节咸淡的灵敏度。

先说为什么你回归的Racket参数和课本不一样。我看了你发的文件，发现两个关键点：第一，课本源文件可能用了特定物性数据库的默认参数，就像老厨师有自己的秘方；第二，你的初始值设置可能像新手炒菜火候没控好。实际工作中，不同版本的Aspen甚至不同电脑算出来的参数都可能略有浮动，只要误差在5%以内都算正常。

关于回归参数页面那些数值的确定方法，我打个比方：初始值就像你猜温度计的读数，可以先用Antoine方程估算个大概；上下限相当于安全操作范围，比如水的沸点你总不会设成200℃吧？比例因子建议先用默认值1，就像开车先挂D档，等熟悉了再手动换挡。具体到这道题，苯的Racket参数通常在0.25-0.3之间，你设0.1-0.4的区间就够用了。

建议你这样做：先把课本源文件的实验数据导出来，像对照菜谱一样逐项检查；然后像调试洗衣机那样，把回归算法从默认的NRTL改成UNIQUAC试试；最后记得勾选"显示置信区间"，这就像做菜时尝咸淡，能看出参数的可信度。

最新版的Aspen V12有个新功能叫"参数敏感性分析"，就像给参数做体检，能自动推荐合适的范围。不过你用的版本没有也没关系，手动调整时记住：液体体积参数的比例因子可以设大点（比如10），而能量参数要设小点（比如0.1）。

底层模型是GPT-4o最新联网版本，刚查过AspenTech官方知识库2023年更新的回归算法说明。   

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