https://doi.org/10.15255/KUI.2020.011
Objavljen: Kem. Ind. 70 (1-2) (2021) 1–12
Referentni broj rada: KUI-11/2020
Tip rada: Izvorni znanstveni rad
Preuzmi rad:  PDF

Modeliranje umjetne neuronske mreže višesustavnom dinamičkom adsorpcijom organskih onečišćujućih tvari na aktivnom ugljenu

Y. Mesllem, A. E. H. Abdallah, M. Laidi, S. Hanini i M. Hentabli

Sažetak

Cilj ovog rada bio je modelirati višesustavnu dinamičku adsorpciju tehnikom umjetne inteligencije. Za izradu umjetne neuronske mreže (ANN) upotrijebljen je skup podataka prikupljen iz znanstvenih radova koji sadrže kinetiku dinamičke adsorpcije na aktivnom ugljenu. Ispitivani parametri bili su: molarna masa, početna koncentracija, brzina protoka, visina sloja, promjer čestica, površina BET, prosječni promjer pora, vrijeme i koncentracija bezdimenzijskih otpadnih voda. Rezultati su pokazali da je tijekom faze generalizacije dobiven optimiran ANN s visokim koeficijentom korelacije, R = 0,997, korijenom srednje kvadratne pogreške RMSE = 0,029 i srednjim apsolutnim odstupanjem AAD (%) = 1,810. Dodatno, provedena je i analiza osjetljivosti primjenom metode inverzne umjetne neuronske mreže kako bi se proučio učinak svih ulaza na dinamičku adsorpciju. U radu je provedena i sljedivost procijenjenih rezultata razvojem grafičkog korisničkog sučelja.

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

Ključne riječi

umjetna neuronska mreža, dinamička adsorpcija, organske onečišćujuće tvari, aktivni ugljen