Modeling of Methane Reformer to Syngas Using Artificial Neural Networks
Publish place: 07th International Congress on Chemical Engineering
Publish Year: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,127
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_247
تاریخ نمایه سازی: 25 فروردین 1394
Abstract:
This paper presents an artificial neural network (ANN) model for primary methane steam reformer (SMR) unit of Kermanshah Petrochemical Industries Company (KPIC). The main feature of the model is to provide a general, accurate and fast responding model for analysis of SMR unit. The industrial data were applied to train the multilayer feed forward neural network with thirteen inputs and four outputs with different algorithms and different numbers of neurons in the hidden layer. The results clearly depicts that the obtained model is a powerful tool to estimate the outlet compositions of reformer; moreover, the designed neural network can be used instead of approximate and complex analytical equations in optimization and process planning.
Keywords:
Authors
p Valeh-e Sheyda
Chemical Engineering Department, Faculty of Engineering, Razi University, Kermanshah, Iran
h Rashidi
Ammonia Plant, Process Eng. Dept., Kermanshah Petrochemical Industries Company, Kermanshah, Iran
j Behin
Chemical Engineering Department, Faculty of Engineering, Razi University, Kermanshah, 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 :