A neural network for predicting collection efficiency using genetic algorithm in venturi scrubbers
Publish place: 5th International Congress on Chemical Engineering
Publish Year: 1386
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 2,344
This Paper With 12 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICHEC05_220
تاریخ نمایه سازی: 7 بهمن 1386
Abstract:
In this study, for the first time attempt has been made to design a neural network architecture using genetic algorithm for predicting collection efficiency in venturi scrubbers. A GA- ANN model is created using experimental data including particle diameter, throat gas velocity, liquid to gas flow rate ratio, throat hydraulic diameter and pressure drop across venturi scrubber. A good agreement has been seen between the experimental data and the model results. Comparison of the results of GA- ANNs with the trial and error method indicates that GA approach is more efficient. The effect of operating parameters such as liquid to gas flow rate ratio, throat gas velocity and particle diameter on the collection efficiency are also investigated here.
Keywords:
Authors
Mahboobeh Taheri
Department of Chemical Engineering, Faculty of Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran
Ali Mohebbi
Department of Chemical Engineering, Faculty of Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :