Reforming of Methane in a Plasma Reactor: Prediction of Conversion with Artificial Neural Network Technique
Publish place: International Conference on New Research Findings in Science, Engineering and Technology with a Focus on Need-Based Research
Publish Year: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 406
This Paper With 8 Page And PDF and WORD 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:
ICMRS01_101
تاریخ نمایه سازی: 8 آبان 1395
Abstract:
Performance of the dry reforming of methane (DRM) at atmospheric pressures and low temperatures has been simulated by a set of supervised a three-layer back-propagation Artificial Neural Network (ANN) models using reaction data gathered in a corona discharge microreactor device.The effect of discharge power and gas flow rate on the reaction performance of the plasma methane conversion and the selectivity of gas products are investigated. A good agreement between the experimental and simulated results is achieved. The ANN model predicted the methane conversion of 56.7% and selectivity of H2 66.02%, can be obtained at a discharge power of 8 W. The results successfully demonstrate that the well-trained ANN model can accurately simulate and predict a complex plasma chemical reaction.
Keywords:
Authors
S.M. Fazeli
Department of Chemistry, Payame Noor University, P.O. Box 91735-433, Mashhad, Iran
H.R. Bozorgzadeh
Research Institute of Petroleum Industry (RIPI), of National Iranian Oil Company, Gas Research Division, P.O. Box 14665-137, 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 :