Prediction LLE data of 2-butanol in the organic phase at various tempratures by GMDH Type- Neural Network

  • سال انتشار: 1391
  • محل انتشار: چهاردهمین کنگره ملی مهندسی شیمی ایران
  • کد COI اختصاصی: NICEC14_257
  • زبان مقاله: انگلیسی
  • تعداد مشاهده: 1076
دانلود فایل این مقاله

نویسندگان

M Akbarizadeh

Department of Chemical Engineering, University of Guilan, Rasht

A Daghbandan

دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی شیمی، دانشگاه گیلان، رشت، ایران

H Ghanadzadeh

A Jamali

چکیده

In this study, A GMDH type-neural network was developed to predict LLE data for 2-butanol in the organic phase of ternary system (water + 2-butanol + 2-ethyl-1-hexanol) at various temperatures of 298.2, 308.2, 318.2, and 328.2K and atmospheric pressure. The predicted data were compared with the experimental data which have been previously reported. The average root mean square deviation (RMSD) between the observed and calculated mole fractions was used to reported errors, the estimated/predicted values of GMDH had a good agreement with experimental data

کلیدواژه ها

Liquid-liquid equilibrium, GMDH type neural network, ternary system, 2-butanol, pareto

مقالات مرتبط جدید

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.