Comparison between thermodynamic and neural network model in methane hydrate formation process
Publish place: 03rd Technical Conference of Thermodynamics
Publish Year: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,238
This Paper With 7 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:
THERMODYNAMICS03_102
تاریخ نمایه سازی: 28 مرداد 1391
Abstract:
In present work, an artificial model based on feed forward artificial neural network algorithm was employed to estimate pressure of methane hydrate phase equilibria in systems with salinities. To develop this algorithm, the experimental data for methane hydrate formation condition was collected from different literature. Independent experimental data which were not used in training this algorithm have been employed to examine reliability of developed method. This model was validated using data in various literature. The major characteristic of this ANN model is its ability in prediction of methane hydrate formation pressure in various ranges of temperature and amount of salinity. It is shown a good agreement between experimental data and predicted corresponding values.
Keywords:
Authors
J Sayyad Amin
Chemical Engineering Department, Guilan, Rasht ۴۱۶۳۵۳۷۵۶
S Alimohamadi
Chemical Engineering Department, Guilan, Rasht ۴۱۶۳۵۳۷۵۶
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 :