Machine learning approaches for modeling the Extractive Desulfurization in the conventional batch mode
- سال انتشار: 1401
- محل انتشار: اولین همایش بین المللی هوش مصنوعی، علم داده و تحول دیجیتال در صنعت نفت و گاز
- کد COI اختصاصی: OILANDGAS01_001
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 265
نویسندگان
PhD candidate in the Chemical Engineering Department, Iran University of Science and Technology (IUST), ۱۶۸۴۶-۱۳۱۱۴, Tehran, Iran
چکیده
In the conventional batch mode, machine learning approaches were used to predict extractive desulfurization. ۲۳ real experimental data points on sulfur removal were used for the model's development. Radial Basis Function (RBF) and Support Vector Machine (SVM) networks were applied to develop a black-box model of the process. The input parameters of the models were the initial concentrations of sulfur (ppm), reaction temperature ( ), and residence time (min). To create an optimal model, a trial-and-error strategy based on analyzing all possible configurations was used. The outcomes of both RBF and SVM networks demonstrate a good agreement between the experimental data and the model predicted values when considering statistical measures such as correlation coefficients of more than ۰.۹۹۸, mean square errors, the absolute average deviation, and the absolute average relative deviation of less than ۳.۵%.کلیدواژه ها
Machine learning; extractive desulfurization; sulfur removal; radial basis function; support vector machineمقالات مرتبط جدید
- نگاهی به نقش اقتصاد سیاسی ایران در مدیریت مصرف انرژی
- مقایسه روشهای نورتابی شیمیایی رادیکال *CH و *OH در استخراجپاسخ دینامیکی شعله جریان متقابل
- مطالعه عددی اثر تحریک جریان ورودی بر عملکرد یک انژکتور هممحور برشی تحت شرایط گذربحرانی
- مطالعه ساختار شعله متان هیدروژن در مشعل پیچشی سیدنی با استفاده از مدل احتراقی حجمی
- مطالعه تجربی اثر احتراق جریان چرخشی غیر پیش مخلوط بر پایداری، شدت تابش نور و دینامیک شعله پروپان - اکسیژن/هوا
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.