https://doi.org/10.15255/KUI.2019.002
Objavljen: Kem. Ind. 68 (7-8) (2019) 289–302
Referentni broj rada: KUI-02/2019
Tip rada: Izvorni znanstveni rad
Preuzmi rad:  PDF

Modeliranje adsorpcije metana, dušika, ugljikova dioksida te njihovih binarnih i ternarnih smjesa na aktivnim ugljenima pomoću umjetne neuronske mreže

H. Barki, L. Khaouane i S. Hanini

Sažetak

U ovom radu ispitana je primjena neuronskih mreža u modeliranju procesa adsorpcije smjese plinova (CO₂, CH₄ i N₂) na različitim aktivnim ugljicima. Izrađeno je sedam modela neuronskih mreža, karakteriziranih različitim strukturama s ciljem predviđanja adsorpcije smjesa plinova. Za testiranje neuronskih mreža primijenjen je skup od 417, 625, 143, 87, 64, 64 i 40 podatkovnih točaka za NN1 do NN7. Od ukupnih podataka 60 %, 20 % i 20 % rabljeno je za obuku, validaciju i testiranje sedam modela. Rezultati pokazuju dobar odnos predviđenih i eksperimentalnih vrijednosti za svaki model; pronađene su dobre korelacije (R = 0,99656 za NN1, R = 0,99284 za NN2, R = 0,99388 za NN3, R = 0,99639 za Q₁ za NN4, R = 0,99472 za Q₂ za NN4, R = 0,99716 za Q₁ za NN5, R = 0,99972 za Q₃ za NN5, R = 0,99746 za Q₂ za NN6, R = 0,99783 za Q₃ za NN6, R = 0,9946 za Q₁ za NN7, R = 0,99089 za Q₂ za NN7 i R = 0,9947 za Q₃ za NN7). Dodatno, usporedba predviđenih rezultata i klasičnih modela (Gibbsov model, generalizirani Langmuirov model i teorija idealne adsorpcije otopine) pokazuje da su modeli neuronskih mreža dali daleko bolje rezultate.

Ovo djelo je dano na korištenje pod licencom Creative Commons Imenovanje 4.0 međunarodna

Ključne riječi

aktivni ugljen, adsorpcija, smjesa plinova, modeliranje, neuronske mreže