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J-GLOBAL ID:202002215033238759   整理番号:20A1887457

Mn共ドープMgAl_2O_4:Ce複合光触媒の光触媒活性を予測するための人工ニューラルネットワークアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Artificial neural network algorithm for predict the photocatalytic activity of the Mn co-doped MgAl2O4: Ce composite photocatalyst
著者 (6件):
資料名:
巻: 2019  号: ICSIDP  ページ: 1-5  発行年: 2019年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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γ線照射支援ポリアクリルアミドゲル法を用いて,Mn共ドープMgAl_2O_4:Ce複合光触媒を合成した。Mn共ドープMgAl_2O_4:Ce複合光触媒の光触媒活性に及ぼす触媒負荷,染料濃度,pH値及び照射時間の影響を模擬太陽光照射下のローダミンB染料の分解により調べた。入力層として触媒負荷,染料濃度,pH値および照射時間,および出力層として分解速度を含む変数を用いて,人工ニューラルネットワークモデルを確立した。適切なニューラルネットワークモデルを,分解速度のためのより良い予測を達成するために確立し,次に,応答入力パラメータを用いて,光触媒反応の実験パラメータを最適化するための出力データをスクリーニングした。提案した人工ニューラルネットワークアルゴリズムの適用は,Mn共ドープMgAl_2O_4:Ce複合光触媒の光触媒活性を予測するための重要なツールとして使用できる。本アルゴリズムは,3つの峡谷貯水池区域における材料性能予測,宇宙放射環境予測と地質学災害予測における潜在的応用を示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
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