Application of Artificial Neural Network for modelling of the ABS latex coagulation processes
محل انتشار: ششمین کنگره بین المللی مهندسی شیمی
سال انتشار: 1388
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,274
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICHEC06_256
تاریخ نمایه سازی: 1 مهر 1388
چکیده مقاله:
This paper presents an application of Artificial Neural Network (ANN) to modeling of acrylonitrilebutadiene- styrene (ABS) latex coagulation processes. For this purpose, some important parameters (concentration of acid, temperature, agitation speed, time and ratio of latex to acid) which were effective on particle-size distribution of coagulated resin were selected. The effect of main process parameter on the decreasing of fine particle(less than 100nm) was evaluated. The laser light scattering method was used for determination of fine particle. The obtained results were used for construction of ANN base model for predicting of the present of fine particle in product from initial process condition in ABS latex coagulation. The ANN structure with five inputs and one outputs and one hidden layer is trained to produce forecast actual g-ABS fine particles. The comparison between real and predicted data show better performance based on root mean square error of correlation (RMSEC) criterion. This approach could be applicable for prediction of fine particle and result in decreasing g-ABS loss in ABS plant and finally decrease waste water pretreatment costs.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
S Shafiie
Sahand University of Technology (SUT), New Sahand Town, Tabriz, Iran,
M Shahpar
R&D Center of Tabriz Petrochemical Complex , Tabriz, Iran
H Ranjbar
R&D Center of Tabriz Petrochemical Complex , Tabriz, Iran
M . R Haddadi
R&D Center of Tabriz Petrochemical Complex , Tabriz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله 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 مقاله لینک شده اند :