research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Prediction of Extraction Efficiency in Rdc Column Using Artificial Neural Network

Authors: Chalak S. Omar --- Adil. A. A. Al-Hemiri
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2008 Volume: 14 Issue: 2 Pages: 2607-2621
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

An application of neural network technique was introduced in modeling extraction efficiency in RDC column, based on a data bank of around 352 data points collected in the open literature. Three models were made, using back-propagation algorithm, the extraction efficiency was found to be a function of seven dimensionless groups: Weber number (we), ( ), ( ), ( ), ( ), ( ) and ( ). Statistical analysis showed that the proposed models have an average absolute error (AARE) and standard deviation (SD) of 12.23% and 10.61% for the first model, 5.35% and 6.21% for the second model, 8.34% and 7.59% for the third model. The developed correlations also show better prediction over a wide range of operating conditions, physical properties and column geometry.


Article
ESTIMATING Of CO2 CONVERSION IN FALLING FILM REACTOR USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
تحديد نسبة تحول غاز CO2 في مفاعل الطبقة المتساقطة بتطبيق شبكة الذكاء الصناعي

Author: Ahmed D. Wiheeb احمد دحام وهيب
Journal: DIYALA JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES مجلة ديالى للعلوم الهندسية ISSN: 19998716/26166909 Year: 2008 Volume: 1 Issue: 1 Pages: 86-100
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents the development of Artificial Neural Network (ANN) model for absorption process of CO2 gas using monoethanolamine (MEA) as a solvent in a falling film reactor. Although studies on ANN applications in chemical engineering in the literature are more concentrated on utilizing dynamic models, there has been an increasing trend for diverse application of ANN to model steady state systems. The feed-forward artificial neural network was adopted and trained by back-propagation algorithm. In this paper 216 sets of data are used to train and test the network. This study shows that ANN model with one hidden layer and nine neurons in the hidden layer gives a very close estimation of the CO2 conversion and there is high potential for absorption application of ANN model.

يُقدّم هذا البحث موديل مطور لشبكة الذكاء الصناعي لعملية امتصاص غاز ثاني أوكسيد الكاربون باستخدام أحادي أيثانول أمين كمذيب في مفاعل الطبقة الساقطة. بالرغم من أن الدراسات على تطبيقات شبكة الذكاء الصناعي في الهندسة الكيمياوية أكثر تركيزا على استعمال الموديلات المتحركة ، فقد كان هنالك اتجاه متزايد للتطبيق المتنوع لشبكة الذكاء الصناعي لتشكيل الأنظمة المستقرة .شبكة الذكاء الصناعي ذات الانتشار الأمامي تبنًَت وتدربت بخوارزمية الانتشار العكسي . في هذا البحث تم استخدام 216 من مجموعة البيانات لتدريب واختبار الشبكة وقد بينت هذه الدراسة بأن موديل شبكة الذكاء الصناعي بطبقة مخفية واحدة وتسع خلايا عصبية في تلك الطبقة يعطي تقدير قريب جدا من نسبة تحول غاز ثاني أوكسيد الكاربون وهنالك إمكانية عالية لتطبيق عمليات الامتصاص بموديل شبكة الذكاء الصناعي.

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

English (2)


Year
From To Submit

2008 (2)