Original scientific paper
https://doi.org/10.15255/KUI.2020.011
Modeliranje umjetne neuronske mreže višesustavnom dinamičkom adsorpcijom organskih onečišćujućih tvari na aktivnom ugljenu
Yamin Mesellem
; Laboratory of Biomaterials and Transport Phenomena (LBMPT), University Yahia Fares of Médéa, Alžir
Abdallah El Hadj Abdallah
; Faculty of Science, University Saad Dahleb of Blida (USDB-1-), Somaa, Blida, Alžir
Maamar Laidi
orcid.org/0000-0002-8977-9895
; Laboratory of Biomaterials and Transport Phenomena (LBMPT), University Yahia Fares of Médéa, Alžir
Salah Hanini
; Laboratory of Biomaterials and Transport Phenomena (LBMPT), University Yahia Fares of Médéa, Alžir
Mohamed Hentabli
orcid.org/0000-0002-6693-0708
; Laboratory of Biomaterials and Transport Phenomena (LBMPT), University Yahia Fares of Médéa, Alžir
Abstract
Cilj ovog rada bio je modelirati višesustavnu dinamičku adsorpciju tehnikom umjetne inteligencije. Za izradu umjetne neuronske mreže (ANN) upotrijebljen je skup podataka prikupljen iz znanstvenih radova koji sadrže kinetiku dinamičke adsorpcije na aktivnom ugljenu. Ispitivani parametri bili su: molarna masa, početna koncentracija, brzina protoka, visina sloja, promjer čestica, površina BET, prosječni promjer pora, vrijeme i koncentracija bezdimenzijskih otpadnih voda. Rezultati su pokazali da je tijekom faze generalizacije dobiven optimiran ANN s visokim koeficijentom korelacije, R = 0,997, korijenom srednje kvadratne pogreške RMSE = 0,029 i srednjim apsolutnim odstupanjem AAD (%) = 1,810. Dodatno, provedena je i analiza osjetljivosti primjenom metode inverzne umjetne neuronske mreže kako bi se proučio učinak svih ulaza na dinamičku adsorpciju. U radu je provedena i sljedivost procijenjenih rezultata razvojem grafičkog korisničkog sučelja.
Ovo djelo je dano na korištenje pod licencom Creative Commons Imenovanje 4.0 međunarodna.
Keywords
umjetna neuronska mreža; dinamička adsorpcija; organske onečišćujuće tvari; aktivni ugljen
Hrčak ID:
250593
URI
Publication date:
24.1.2021.
Visits: 1.017 *