A Robust Method to Predict Equilibrium and Kinetics of Sulfur and Nitrogen Compounds Adsorption from Liquid Fuel on Mesoporous Material
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 456
فایل این مقاله در 26 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJOGST-9-2_006
تاریخ نمایه سازی: 7 مرداد 1399
چکیده مقاله:
This study presents a robust and rigorous method based on intelligent models, namely radial basis function networks optimized by particle swarm optimization (PSO-RBF), multilayer perceptron neural networks (MLP-NNs), and adaptive neuro-fuzzy inference system optimized by particle swarm optimization methods (PSO-ANFIS), for predicting the equilibrium and kinetics of the adsorption of sulfur and nitrogen containing compounds from a liquid hydrocarbon model fuel on mesoporous materials. All the models were evaluated by the statistical and graphical methods. The predictions of the models were also compared with different kinetics and equilibrium models. The results showed that although all the models lead to accurate results, the PSO-ANFIS model represented the most reliable and dependable predictions with the correlation coefficient (R2) of 0.99992 and average absolute relative deviation (AARD) of 0.039%. The developed models are also able to predict the experimental data with better precision and reliability compared to literature models.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammadreza Khosravi-Nikou
Associate Professor, Department of Gas Engineering, Petroleum University of Technology, Ahwaz, Iran
Ahmad Shariati
Associate Professor, Department of Gas Engineering, Petroleum University of Technology, Ahwaz, Iran
Mohammad Mohammadian
M.S. Student, Department of Gas Engineering, Petroleum University of Technology, Ahwaz, Iran
Ali Barati
M.S. Student, Department of Petroleum Engineering, Petroleum University of Technology, Ahwaz, 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 :