Reforming of Methane in a Plasma Reactor: Prediction of Conversion with Artificial Neural Network Technique

سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 400

فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF و WORD قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ICMRS01_101

تاریخ نمایه سازی: 8 آبان 1395

چکیده مقاله:

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.

کلیدواژه ها:

Reforming ، Methane ، Plasma reactor ، Artificial Neural Network (ANN)

نویسندگان

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 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 :
  • Abbas HF, Wan Daud, WMA (2010) Hydrogen production by methane ...
  • Hu YH, Ruckenstein (2004) Catalytic conversion of methane to synthesis ...
  • Yuliati, L., Yoshida, H. (2008) Photocatalytic conversion of methane Chem. ...
  • Rueangjitt N., Sreethawong T, Chavadej S, Sekiguchic H (2009) P ...
  • Gallon HJ, Tu X, Whitehead, JC (2012) Effects of Reactor ...
  • Li XS, Lin CK, Shi C, Xu Y, Wang YN, ...
  • Gallon HJ, Tu X, Twigg MV, Whitehead JC (2011) P ...
  • Caldwell TA (2001) Partial oxidation of methane to form synthesis ...
  • Kogelschatz U (2003) D ielectric-barrir discharges: their history, discharge physics, ...
  • Larkin DW, Zhou L, Lobban, LL, Mallinson RG (2001) Product ...
  • Tu X, Gallon HJ, Whitehead JC (2011) Electrical and spectroscopic ...
  • Tu X, Verheyde B, Corthals S, Paulussen S, Sels BF ...
  • Tu X, Gallon HJ, Whitehead JC (2013) Plasma-assisted reduction of ...
  • Paulussen S, Verheyde B, Tu X, De Bie C, Martens ...
  • Tu JV (1996) Advantages and disadvantages of using artificial neural ...
  • Stephanopou los, G., Han, C, 1996. Intelligent system in process ...
  • Huang K, Zhan XL, Chen FQ, Lii DW (2003) Catalyst ...
  • Radhakrishnan VR, Suppiah S (2004) Hammerstein type model of an ...
  • Nelson MM, Illingworth WT (1991) A Practical Guide to Neural ...
  • Li MW (2004) Carbon Dioxide Reforming of Methane Using DC ...
  • Yang Y (2003) Direct Non-oxidative Methane Conversion by Non-thermal Plasma: ...
  • Tu X, Whitehead, JC (2012) P lasma-catalytic dry reforming of ...
  • نمایش کامل مراجع