Artificial Neural NetworkModeling of Guar Gum Apparent Viscosity
محل انتشار: هفتمین کنگره ملی مهندسی شیمی
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 748
فایل این مقاله در 10 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:
ICHEC07_521
تاریخ نمایه سازی: 25 فروردین 1394
چکیده مقاله:
The precise determination of apparent viscosity of guar gum solutions will help the mud engineer to better evaluate its behavior under diverse conditions. Therefore, it is essential to find a way to determine apparent viscosity at different situations. In this study, two empirical models comparedto artificial neural network were applied to predict apparent viscosity values of guar gum solutions. At both empirical models, the apparent viscosity was considered as a function ofconcentration, temperature and shear rate. The results showed that the models have appropriateaccuracy to estimate the apparent viscosity of guar gum solutions, whereas the coefficient of determination (R2) for both models obtained 0.993. But, both models had the limitation of initial guess for determination of equation constants. Besides, to determine the apparent viscosity,artificial neural network was applied using multilayer perceptron (MLP) and Levenberg- Marquardt learning algorithm. The architecture of neural network was designed as 3:4:1, whereas3, 4 and 1 are representatives of input parameters, the optimum neuron numbers in hidden layerand output parameter which is the apparent viscosity, respectively. Two activation functions (logsig and tan-sig) were separately applied into hidden layer and finally the best function was selected. The whole data were divided into three parts including 70 % training (330 data), 15 %validation (69 data) and 15 % testing (69 data). In the end, R2 values of training (0.9993), validation (0.9959) and testing (0.9977) data were determined so that the best activation function (log-sig) was used in the hidden layer of neural network.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Meisam Mirarab Razi
Iran University of Science and Technology, Narmak, Tehran ۱۶۸۴۶-۱۳۱۱۴, Iran
Seyed Nezameddin Ashrafizadeh
Iran University of Science and Technology, Narmak, Tehran ۱۶۸۴۶-۱۳۱۱۴, Iran
Mohammad Mazidi
Iran University of Science and Technology, Narmak, Tehran ۱۶۸۴۶-۱۳۱۱۴, 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 :