بهینه‌سازی گوگردزدایی استخراجی نمونه سوخت با یک حلال یوتکتیک عمیق جدید سبز با استفاده از الگوریتم ژنتیک- شبکه عصبی
Authors
Abstract:
در این مطالعه سولفورزدایی استخراجی دی بنزوتیوفن از نرمال‌هگزان به‌عنوان مدل سوخت با استفاده از 1 و 10- فنانترولین 2 و 9- دی کربوکسامید- کلرید آهن بر پایه کولین کلرید به‌عنوان حلال یوتکتیک عمیق سبز، جدید و کارا مورد بررسی قرار گرفت. حلال یوتکتیک عمیق سنتز شده با تکنیکهای اسپکتروسکوپی مادون قرمز (FT-IR) و رزوناس مغناطیسی هسته هیدروژن و کربن (1H NMR, 13C NMR) مشخصهیابی شد. اثر پارامترهای موثر بر فرآیند شامل نسبت جرمی نمونه سوخت به حلال یوتکتیک، دما، و زمان مورد بررسی قرار گرفتند و در شرایط بهینه برای cc 10 محلول mg/L 500 دی بنزوتیوفن در نرمال‌هگزان، در نسبت جرمی نمونه سوخت به حلال یوتکتیک 5/33، دمای 25ºC و زمان min 15 ماکزیمم درصد گوگردزدایی 5/0 ± 5/93 بهدست آمد. مدل‌سازی نتایج تجربی بهدست آمده بهوسیله الگوریتم ژنتیک بر پایه شبکه عصبی مصنوعی پیش‌بینی و بهینه‌سازی شدند. با بهکارگیری ژنتیک الگوریتم مقادیر بهینه 4/34، 33ºC/27، و min 99/16 بهترتیب برای نسبت جرمی نمونه سوخت به حلال یوتکتیک، دما و زمان بهدست آمد که بیانگر پتانسیل و توانایی بالای مدل بهکار رفته در بهینه‌سازی روش پیشنهادی است.
similar resources
پیش‌بینی خشکسالی با استفاده از الگوریتم ژنتیک و مدل ترکیبی شبکه عصبی- موجکی
خشکسالی به‌عنوان یکی از مهم‌ترین بلایای طبیعی است که ممکن است در هر رژیم آب و هوایی اتفاق بیفتد. از آنجا که وقوع خشکسالی اجتناب ناپذیر است، بنابراین شناخت آن به‌منظور مدیریت بهینه منابع آب، از اهمیت بسزایی برخوردار است. از مؤثرترین عوامل در تدوین طرحهای مقابله با خشکسالی و مدیریت آن، طراحی سیستم‌های پیش‌بینی خشکسالی است که بتوان اثرات مخرب ناشی از آن را به حداقل رساند. به این منظور در این تحقیق...
full textبهینه‌سازی فرایندهای عملیاتی پیش تصفیه آب صنعتی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک
full text
مدل سازی خشک کردن اسمزی زردآلو با استفاده از الگوریتم ژنتیک - شبکه عصبی مصنوعی
ایران از نظر تولید زردآلو در جهان مقام دوم را دارد و مطالعه عوامل موثر بر خشک کردن این میوه و مقدار تاثیر آنها امری ضروری می باشد. لذا در این مطالعه تاثیر دمای محلول اسمزی در محدوده °C 25 تا °C 65، در مدت زمان 30 تا 120 دقیقه و غلظت محلول اسمزی در محدودۀ 30 تا 60 درصد (وزنی/وزنی) بر پارامترهای کاهش وزن، کاهش آب، جذب مواد جامد و نسبت دفع آب به جذب مواد جامد در طی خشک کردن اسمزی زردآلو مورد بررسی...
full textبهینه سازی شبکه عصبی MLP با استفاده از الگوریتم ژنتیک موازی FinGrain برای تشخیص سرطان سینه
امروزه استفاده از سیستم‌های هوشمند در تشخیص پزشکی به تدریج در حال افزایش است. این سیستم‌ها می‌توانند به کاهش خطایی که ممکن است توسط کارشناسان کم‌تجربه اتفاق بیافتد، کمک کند. بدین منظور استفاده از سیستم‌های هوشمند مصنوعی در پیش‌بینی و تشخیص سرطان سینه که یکی از رایج‌ترین سرطان‌ها در بین زنان است، مورد توجه می‌باشد. در این تحقیق فرآیند تشخیص بیماری سرطان سینه با یک رویکرد دو مرحله‌ای انجام...
full textمدل‌سازی فرایند تبدیل خشک متان به‌کمک پلاسما با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک
پیش‌بینی فراورده‌های (هیدروژن و کربن مونوکسید) تبدیل خشک متان به‌کمک پلاسما در فشار جوی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی شبیه‌سازی شد. داده‌های تجربی موردنیاز برای مدل‌سازی شبکه عصبی مصنوعی از یک واکنشگاه پلاسمایی تخلیه کرونا جمع‌آوری شد. اثر عامل‌های فرایندی (توان تخلیه پلاسما، دبی خوراک ورودی) بر کارایی تبدیل متان و گزینش‌پذیری نسبت به فراورده‌های مورد بررسی قرار گرفتند. شبکه پیش‌خور با الگوری...
full textپیش‌بینی خصوصیات رئولوژیکی بنیادی خمیر با استفاده از شبکه عصبی-الگوریتم ژنتیک
سابقه و هدف: خمیر محصول میانی خطوط تولید صنایع نانوایی است که ویژگی‌های رئولوژیکی آن نمایانگر خصوصیات فیزیکوشیمیایی مواد اولیه و مؤثر بر ویژگی‌های کیفی فرآورده نهایی است. با توجه به کارایی بالای شبکه‌های عصبی مصنوعی در آموزش‌پذیری و پردازش موازی داده‌ها با روابط غیر خطی، هدف از این پژوهش تهیۀ مدل‌هایی مناسب به منظور پیش‌بینی خصوصیات رئولوژیکی خمیر با توجه به ویژگی‌های فیزیکوشیمیایی آرد است. مو...
full textMy Resources
Journal title
volume 28 issue 97-5
pages 147- 157
publication date 2018-12-22
By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023