Prediction of Octane Number and Additives for Gasoline Blends Using Artificial Neural Networks
محل انتشار: ششمین کنگره بین المللی مهندسی شیمی
سال انتشار: 1388
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,434
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICHEC06_215
تاریخ نمایه سازی: 1 مهر 1388
چکیده مقاله:
Gasoline blending is an important unit operation in gasoline industry. A reliable model for the gasoline blending is beneficial for operation and prediction of gasoline qualities. Since the blending does not follow the ideal mixing rule in practice, Artificial Neural Network (ANN) models have been developed to, determine the Research Octane Number (RON) of the gasoline blends produced in Tabriz refinery. The developed ANN models use as input variables the volumetric content of six most commonly used fractions in gasoline productions multiplied by their octane number. In all additives that are used for correcting gasoline octane number, MTBE is the most important component. Economical value of MTBE in comparison to the other additives, political problems and the government's policy in gasoline production is achieving minimum amount of octane number that specified in the N.I.O.D.C. (National Iranian Oil Refining & Distribution Company) standards. In these standards, 87 is determined as the lower limit of octane number. Simulation results show that ANN models are powerful tools for predicting RON and additives in a specified octane number as judged by R2, MSE, and AARE.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Elnaz Paranghooshi
Process Simulation and Control Research Lab., Chemical Engineering College, Iran University of Science and Technology (IUST), Narmak ۱۶۸۴۶, Tehran, Iran
Mohammad Taghi Sadeghi
Process Simulation and Control Research Lab., Chemical Engineering College, Iran University of Science and Technology (IUST), Narmak ۱۶۸۴۶, Tehran, Iran
Sirous Shafiei
Sahand University of Technology, Chemical Engineering Department, Tabriz, Iran
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 :