Prediction of vapor liquid equilibrium data of CO2 in aqueous solution of methyldiethanol amine using thermodynamic and artificial intelegent models
Publish place: 07th International Congress on Chemical Engineering
Publish Year: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 612
This Paper With 9 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:
ICHEC07_245
تاریخ نمایه سازی: 25 فروردین 1394
Abstract:
The reliable design and optimization of the separation equipment such as natural gas treating equipment, at first requires the knowledge of the equilibrium properties in particular vapor-liquid equilibrium (VLE) data. In this work an Artificial Neural Network (ANN) model has been developed for modeling of MDEA-CO2-H2O system. Also a thermodynamic model has been used for describing the vapor-liquid equilibrium data (which applies Pitzer’s molality-scale-based equation for describing the Gibbs excess energy of the aqueous phase) of the system.The performance of ANN model to predict equilibrium data of the system were evaluated by comparing their results with the predictions of the thermodynamic model. The results indicate that ANN model can predict the equilibrium data more accurate than thermodynamic model
Keywords:
Authors
a.a Khoshmaram
Department of Chemical Engineering, Iran University of Science and Technology, P.O. Box: ۱۶۷۶۵-۱۶۳, Tehran, Iran
m Kianpour
Department of Chemical Engineering, Iran University of Science and Technology, P.O. Box: ۱۶۷۶۵-۱۶۳, Tehran, Iran
a Ghaemi
Department of Chemical Engineering, Iran University of Science and Technology, P.O. Box: ۱۶۷۶۵-۱۶۳, Tehran, Iran
sh Shahhosseini
Department of Chemical Engineering, Iran University of Science and Technology, P.O. Box: ۱۶۷۶۵-۱۶۳, 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 :