artificial neural network for modeling of OCM reaction
Publish place: 07th International Congress on Chemical Engineering
Publish Year: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 717
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:
ICHEC07_259
تاریخ نمایه سازی: 25 فروردین 1394
Abstract:
In this article, artificial neural network was used for modeling oxidative coupling of methane (OCM) over Mn/Na2WO4/SiO2 catalyst. A multilayer perceptron was used for simulating the relations between process operating conditions such as temperature, gas hourly space velocity(GHSV), CH4/O2 ratio and diluents gas (mol% N2) and aspects of catalytic performance including conversion of methane, C2 products selectivity, yield of C2 and C2H4/C2H6 ratio. In order to prevent network complexity, principal component analysis method was used and the numbers of output parameters were reduced from 4 to 2. For the first output and the second output, there were optimum network with 4-9-1 (one hidden layer which includes 9 neurons) topology and 4-6-1 (one hidden layer which includes 6 neurons) topology prepared, respectively.
Keywords:
oxidative coupling of methane OCM , Mn , Na2Wo4 , SIo2catalyst , principal components , artificial neural network ANN
Authors
m.r ehsani
Department of Chemical Engineering, Isfahan University of Technology, Isfahan ۸۴۱۵۶-۸۳۱۱۱, Iran
h bateni
Department of Chemical Engineering, Isfahan University of Technology, Isfahan ۸۴۱۵۶-۸۳۱۱۱, Iran
gh razi parchikolaei
Department of Chemical Engineering, Isfahan University of Technology, Isfahan ۸۴۱۵۶-۸۳۱۱۱, 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 :