Predicting carbon formation in a methane tri-reformer using artificial neural network
- سال انتشار: 1402
- محل انتشار: هفتمین کنفرانس بین المللی پژوهش های کاربردی در علوم و مهندسی
- کد COI اختصاصی: CARSE07_211
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 230
نویسندگان
Caspian Faculty of Engineering, College of Engineering, University of Tehran
Caspian Faculty of Engineering, College of Engineering, University of Tehran
Caspian Faculty of Engineering, College of Engineering, University of Tehran
چکیده
Tri-reforming is a process that combines steam reforming, dry reforming, and partial oxidation of methane to produce syngas. If the methane to steam, CO۲, and H۲O ratios are not properly adjusted, coke formation occurs. In this article, the equilibrium thermodynamic amount of coke formation has been calculated through the simulation using the Gibbs reactor at different conditions by changing variables of temperature (۵۰۰-۱۰۰۰℃), pressure (۱-۲۹ bar), O۲/CH۴(۰-۰.۵), H۲O/CH۴(۰-۱) and CO۲/CH۴(۰-۱). Then, the simulation results were used for training an artificial neural network (ANN), Initially, this modeling investigated the impact of varying the number of hidden layers and neurons in each layer, with the results indicating that a configuration of three hidden layers, each with ۱۲ neurons, yielded the best performance. and some parts of the data were used for testing. The coefficient of determination (R۲) for the train, test, and validation sets are ۰.۹۹۹۸۵, ۰.۹۹۹۸۴, and ۰.۹۹۹۸۴, respectively. Consequently, the results demonstrate coke formation can be predicted using the ANN with high precision.کلیدواژه ها
Tri-reforming, Coke formation, Process simulation, Artificial neural networkمقالات مرتبط جدید
- نقش حیاتی عایق های سفید اکریلیک در حفاظت از گیاهان در برابر تغییرات اقلیمی
- بررسی اثر سیستم مدیریت ساختمان در مصرف انرژی ساختمان های اداری در شهر تبریز
- اکولوژی شهری و توسعه پایدار: چشم اندازی به شهرهای سبز آینده
- Designing a Residential Tower Influenced by Biophilic Architecture to Enhance Mental Health and Quality of Life for Residents in Iran and the Metropolis of Tehran (Case Study: District ۲۲)
- Toward Smart Urban Transportation and Crisis Management: A Literature Review and Delphi-Based Prioritization Framework
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.