Application of Artificial Neural Network and multiple linear regression for modeling and sensitivity analysis of a stripper column
محل انتشار: کنفرانس بین المللی مدل سازی غیر خطی و بهینه سازی
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,445
فایل این مقاله در 7 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:
ICNMO01_112
تاریخ نمایه سازی: 19 اسفند 1391
چکیده مقاله:
There are many ways to produce the hydrogen. A way is through steam reforming. Because in this method CO2 presents as an impurity with hydrogen, hence CO2 should be removed. Since stripper column is keyequipment in purification process, thus, in this study, stripper column is modeled and investigated by artificial neural network as a technique of nonlinear modeling. The number of variables used for modeling is 5 and 2 as input and output variables, respectively. Next, in order to validate, this model compared with multiple linear regression (MLP) method. Determining the input effective variables on performance of thecolumn is the later purpose of results of this modeling. The results reveal that the ANN method is more powerful tool than MLP one to describe and predict the column. However, the major and minor input variable for both methods are analogous.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
H Sadeghialiabadi
Department of Chemical Engineering, Isfahan University of Technology, Isfahan, Iran
N Saghatoleslami
Department of Chemical Engineering, Faculty of Engineering, Ferdowsi University
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 :