Optimization of Thermal Decomposition Conditions of Bone to Achieve the Highest Percentage of Crystalline Phase in Bone Char using Gene Expression Programming and Artificial Neural Network
Publish Year: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 216
This Paper With 11 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:
JR_IJE-34-1_021
تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1400
Abstract:
Bone char (BC) is one of the most common adsorbent with extensive applications in the removal of pollutions. The adsorption capability of BC is proportional to the crystalline index, i.e, the atomic ratio of Ca/P. This study is an attempt to model the crystalline index of BC that by thermal decomposition of natural bone using artificial neural network (ANN) and genetic expression programming (GEP). In this regard, ۱۰۰ various experimental data used to construct the ANN and GEP models, separately. Through the data collection step, heating rate, the type of precursor, calcination temperature, and residence time selected as the inputs for the preset output as Ca/P ratio. The results reveal that the minimum amount of Ca/P ratio are at the heating rate ۱۰ °C/min, HNO۳ ۱.۶ M as activation agent, calcination temperature ۱۰۰۰ °C, and residence time ۲ h. R squared indices is used to compare the performance of extracted models. Finally, the best ANN uses to investigate the effect of each practical variable by sensitivity analysis and revealed that the residence time is the most effective parameter on the crystalline index while acid activation is of secondary importance.
Keywords:
Authors
F. Fatahi
Department of Materials Science and Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran
G. R. Khayati
Department of Materials Science and 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 :