文献

J-GLOBAL ID：201202251607551561   整理番号：12A0559143

人工ニューラルネットワークと適応免疫遺伝的アルゴリズムに基づくp-キシレンの工業的酸化のためのフリーラジカル動力学モデルの開発

Development of a Free Radical Kinetic Model for Industrial Oxidation of p-Xylene Based on Artificial Neural Network and Adaptive Immune Genetic Algorithm

著者 (4件)： QIAN Feng (East China Univ. Sci. and Technol., Shanghai, CHN) ,  TAO Lili (East China Univ. Sci. and Technol., Shanghai, CHN) ,  SUN Weizhen (East China Univ. Sci. and Technol., Shanghai, CHN) ,  DU Wenli (East China Univ. Sci. and Technol., Shanghai, CHN)
資料名： Industrial & Engineering Chemistry Research  (Industrial & Engineering Chemistry Research)
巻： 51  号： 8  ページ： 3229-3237  発行年： 2012年02月29日 
JST資料番号： C0385C  ISSN： 0888-5885  CODEN： IECRED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： フリーラジカルメカニズムに基づく動力学モデルを用いて連続撹はん槽反応器におけるp-キシレンの酸化をシミュレーションした。反応と関連する一次動力学パラメータが多くの保持条件で影響されるので逆成長ニューラルネットワークを導入して反応速度定数を予測した。実験条件と工業的条件の間の差のために適応免疫遺伝的アルゴリズムを実行して反応速度定数を改良した。その結果,次のことが分かった。1)最適動力学パラメータを用いてこのモデルは±10%以下の相対誤差でこのプロセスの重要な指数を予測できる,2)モデル予測と工業的歴史データの間の比較は良好に一致する。

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  遺伝的アルゴリズム ,  *酸化 ,  ラジカル ,  力学モデル ,  シミュレーション ,  反応速度定数 ,  連続撹拌槽反応器 ,  アルキルベンゼン
準シソーラス用語： 人工ニューラルネットワーク ,  フリーラジカル ,  動力学モデル

分類 (1件)： 反応操作(単位反応)  (XE01040I)

物質索引 (1件)： p-キシレン

タイトルに関連する用語 (9件)： 人工ニューラルネットワーク ,  適応 ,  免疫遺伝的アルゴリズム ,  p-キシレン ,  工業 ,  酸化 ,  フリーラジカル ,  動力学モデル ,  開発