Investigation of toluene oxidation activity of Perovskite-Type La-Sr-Ce-Cu-MnO3 Nano catalyst using artificial neural networks

  • سال انتشار: 1393
  • محل انتشار: نخستین کنفرانس بین المللی نفت، گاز و پتروشیمی با رویکرد توسعه پایدار (ارتباط دانشگاه با صنعت)
  • کد COI اختصاصی: OGPD01_039
  • زبان مقاله: انگلیسی
  • تعداد مشاهده: 981
دانلود فایل این مقاله

نویسندگان

Parisa Rashidi

Faculty of Engineering, Tehran North Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran,

Mir Esmaeil Masoumi

Faculty of Engineering, Tehran North Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran,

Aligholi Niaee

Department of chemical engineering & Petroleum, University of Tabriz, Tabriz, Iran,

Ali Tarjomannejad

Department of chemical engineering & Petroleum, University of Tabriz, Tabriz, Iran,

چکیده

The toluene oxidation activities of La-Sr-Ce-Cu-MnO3 Perovskite-Type catalysts were investigated in this work. The catalysts were prepared by sol-gel combustion method and tested using a microflow reaction system. It was found that the catalytic activity increases with the degree of substitution of La by Ce and Sr. the experimental results were also modeled using an artificial neural network, at which the catalyst preparation and operational (reaction temperature) variables were used together in the same network. Based on results, the best structure for feed-forward back propagation neural network is Levenberg-Marquardt back propagation training algorithm, hyperbolic tangent sigmoid transformation function for hidden layer and linear transformation function for output layer. The multiplayer network model with 12 neurons in the hidden layer has the least AAD% for prediction of toluene oxidation. Results show that best neural network architecture is able to predict toluene oxidation with an acceptable level of accuracy

کلیدواژه ها

Artificial neural network, Toluene oxidation, Perovskite catalysts, sol-gel combustion method

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.