Prediction of Nitrogen Solubility in Polymers using Adaptive Neuro Fuzzy Inference System
Publish Year: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,129
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
PPSRC2011_041
تاریخ نمایه سازی: 30 بهمن 1390
Abstract:
In this study, an adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) has been developed to determine the solubility of nitrogen in polypropylene, high density polyethylene, polystyrene, polyvinyl acetate, low density polyethylene and toluene-polyvinyl acetate mixture. The model investigated the effects of the wide ranges of temperature and pressure on the nitrogen solubility in polymers. At the first, to identify the structure and parameters of neuro-fuzzy modeling technique, the optimum number and shape of membership functions were determined.ANFIS model designed in this paper was based on the partitioning algorithm with temperature and pressure as input parameters and solubility of nitrogen in several polymers as output. After adjusting membership functions, developing the structure and training the neuro-fuzzy system, model predictions were compared to experimental data that extracted from literatures. The ability and accuracy of developed neuro fuzzy model to predict the nitrogen solubility in polymers, was evaluated by calculation of statistical parameters such as R-square and mean relative error. The obtained results show that ANFIS can predict the nitrogen solubility in different polymers by high accuracy and there are good agreement between modeling results and experimental data.
Keywords:
Authors
Maryam Sadi
Research Institute of Petroleum Industry, Process Engineering Development Division
Abbas Shahrabadi
Research Institute of Petroleum Industry, EOR Research Department, Tehran, 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 :