https://doi.org/10.15255/KUI.2019.053
Objavljen: Kem. Ind. 69 (7-8) (2020) 355–364
Referentni broj rada: KUI-53/2019
Tip rada: Izvorni znanstveni rad
Preuzmi rad:  PDF

Modeli umjetne neuronske mreže za predviđanje gustoće i kinematičke viskoznosti različitih sustava biogoriva i njihovih mješavina s dizelskim gorivom. Usporedna analiza

S. Belmadani, S. Hanini, M. Laidi, C. Si-Moussa i M. Hamadache

Sažetak

U ovom članku dva modela zasnovana na metodologiji umjetne neuronske mreže (ANN) optimizirana su za predviđanje gustoće (ρ) i kinematičke viskoznosti (μ) različitih sustava biogoriva i njihovih mješavina s dizelskim gorivom. Za razvoj tih modela upotrijebljena je eksperimentalna baza podataka od 1025 točaka, uključujući 34 sustava (15 čistih sustava, 14 binarnih sustava i 5 ternarnih sustava). Ti modeli koriste šest ulaza: temperatura (T) u rasponu od −10 do 200 °C, volumni udjeli (X₁, X₂, X₃) u rasponu 0 – 1, a za razlikovanje tih sustava korištena je kinematička viskoznost pri 20 °C u rasponu 0,67 – 74,19 mm² s^–1 i gustoća pri 20 °C u rasponu 0,7560 – 0,9188 g cm^–3. Najbolji rezultati dobiveni su arhitekturom {6-26-2: 6 neurona u ulaznom sloju – 26 neurona u skrivenom sloju – 2 neurona u izlaznom sloju}. Rezultati usporedbe eksperimentalnih i simuliranih vrijednosti u smislu korelacijskih koeficijenata bili su: R² = 0,9965 za gustoću i R² = 0,9938 za kinematičku viskoznost. Za provjeru točnosti dva prethodno razvijena modela ANN upotrijebljeno je 238 novih eksperimentalnih baza podataka s 4 sustava (2 čista sustava, 1 binarni sustav i 1 ternarni sustav). Rezultati performansi predviđanja s obzirom na korelacijske koeficijente bili su: R² = 0,9980 za gustoću i R² = 0,9653 za kinematičku viskoznost. Usporedba rezultata validacije s rezultatima drugih studija pokazuje da su modeli neuronske mreže dali znatno bolje rezultate.

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

Ključne riječi

modeliranje, neuronska mreža, kinematička viskoznost, gustoća, biogoriva