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J-GLOBAL ID：202002211534439221   整理番号：20A0232513

ファジィニューラルネットワーク-遺伝的アルゴリズムによるアクリル酸ベンジル合成プロセスの最適化【JST・京大機械翻訳】

Synthetic process optimization of benzyl acrylate using fuzzy neural networks- genetic algorithms

著者 (6件)： Fan Zheng (西安石油大学化学化工学院,陜西西安,710065) ,  Ji Panpan (西安石油大学化学化工学院,陜西西安,710065) ,  Li Chao (中国石油長慶油田分公司气田開発事業部,陜西西安,710021) ,  Liu Zhuang (中国石油長慶油田分公司第一采气厂,陜西楡林,718500) ,  Zhao Yigang (中国石油長慶油田分公司第一采气厂,陜西楡林,718500) ,  Jing Xiaoyan (西安石油大学化学化工学院,陜西西安,710065)
資料名： Huagong Xuebao  (Huagong Xuebao)
巻： 70  号： 11  ページ： 4315-4324  発行年： 2019年 
JST資料番号： E0215B  ISSN： 0438-1157  CODEN： HUKHAI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 最初に,多因子分散分析(ANOVA)を用いて,アクリル酸ベンジルエステルの質量分率および収率に及ぼす,水輸送剤量,反応温度,反応真空度,反応時間および酸アルコール比率の影響を,研究し,そして,Takagi-Sugeno型ファジィニューラルネットワークを,入力および統合スコアとして,著しい因子によって確立した。最後に、遺伝的アルゴリズムを用いて、アクリル酸ベンジルの合成プロセス条件を最適化し、t検定法を用いて信頼性を検証した。研究により、上述の各要素はアクリル酸ベンジル合成産物の質量分率と収率に対して非常に著しい影響があり、予測モデルは5-15-243-1型ネットワーク構造を採用し、36859回の訓練によるその平均二乗偏差は許容収斂誤差限界0.0050より小さいことが分かった。出力値と期待値は近似的線形関係を示し,訓練と試験段階の決定係数は0.99と0.9998であった。遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて,最適制御パラメータ,すなわち,水供給剤量53ml,反応温度125°C,反応真空度0.095MPa,反応時間2.2時間,および酸-アルコール比率1.4で,アクリル酸ベンジルエステルの質量分率,反応時間,および反応時間は,それぞれ,149回,125°C,および1.4であった。収率と総合スコアは99.27%,98.04%,98.78%であり,このモデルの信頼性は良好である。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  期待値 ,  *ファジィニューラルネットワーク ,  給水 ,  アルコール ,  *遺伝的アルゴリズム ,  近似法 ,  線形性 ,  エステル ,  予測モデル ,  反応時間 ,  真空度 ,  信頼性 ,  反応温度 ,  分散分析

分類 (2件)： 共重合  (CG04030D) ,  化学工学一般  (XA01000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： ファジィニューラルネットワーク ,  遺伝的アルゴリズム ,  アクリル酸ベンジル ,  プロセス ,  最適化