Hydroformylation of Propylene Reactor Catalyst Activity Model Using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System and Differential Evolution (DE) Algorithm

سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,011

متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

NICEC14_298

تاریخ نمایه سازی: 3 آذر 1391

چکیده مقاله:

Olefin hydroformylation is one of the important intermediate processes for production of Oxoalcohol. One of the important operating problems in Oxo process is the catalyst deactivation.Industrial experience showed that the catalytic activity of rhodium/TPP complex decreases gradually in normal operating conditions, even while there are no poisons and inhibitors. In thispaper we used data from the industrial unit during the starting 822 days of the process. A generalized power law expression (GPLE) is used for predicting catalyst activity. The coefficients of GPLE have been optimized using Differential Evolution (DE) algorithm, which is a strong andeffective optimization technique. Also a model based on the adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been proposed for estimating catalyst activity. By comparing both models with industrial data, it was seen that ANFIS is able to predict catalyst activity more accurately than GPLE. Finally, it was observed a good agreement between two models and plant data.

کلیدواژه ها:

Propylene hydroformylation ، Catalyst deactivation ، Differential Evolution algorithm ، Adaptive network based fuzzy inference system (ANFIS)

نویسندگان

M Poursadegh

Department of Chemical Engineering, School of Chemical and Petroleum Engineering, Shiraz University, Shiraz

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 :
  • H. Weber, J. Falbe, Oxo Synthesis Technology, Ind. Eng. Chem. ...
  • A. Bernas, P.M. Arvela, J. Lehtonen, T. Salmi, D.Y. Murzin, ...
  • R. Tudor, M. Ashley, Enhancemet of Industrial Hy droformylation Processes ...
  • C. Yang, Z.-S. Mao, Y. Wang, J. Chen, Kinetics of ...
  • R. Storn, K. Price, Differential evolution--A simple and efficient heuristic ...
  • K. Yetilmezsoya, M. Fingas, B. Fieldhouse, An adaptive neuro-fuzzy approach ...
  • I. Lovik, (2001) _ Modeling, Estimation and Optimization of the ...
  • U. Sabura Banu, G. Uma, ANFIS based Sensor fault detection ...
  • Operating data sheets of butyraldehyde plant. Shazand Petrochemical Plant; _ ...
  • نمایش کامل مراجع