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J-GLOBAL ID：202102217117231370   整理番号：21A0074643

多成分吸着の同時モデリングのための最適人工ニューラルネットワーク設計【JST・京大機械翻訳】

Optimal artificial neural network design for simultaneous modeling of multicomponent adsorption

著者 (3件)： Pauletto Paola S. (Chemical Engineering Department, Federal University of Santa Maria-UFSM, 1000, Roraima Avenue, 97105-900 Santa Maria, RS, Brazil) ,  Dotto Guilherme L. (Chemical Engineering Department, Federal University of Santa Maria-UFSM, 1000, Roraima Avenue, 97105-900 Santa Maria, RS, Brazil) ,  Salau Nina P.G. (Chemical Engineering Department, Federal University of Santa Maria-UFSM, 1000, Roraima Avenue, 97105-900 Santa Maria, RS, Brazil)
資料名： Journal of Molecular Liquids  (Journal of Molecular Liquids)
巻： 320  号： PA  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： B0924A  ISSN： 0167-7322  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,超音波修飾キチン(UM-キチン)を用いて,種々の温度において,単一,二成分および三成分系のコバルト(Co2+),メチレンブルー(MB)およびニッケル(Ni2+)を吸着した。単一吸着等温式は,金属に対するUM-キチンの親和性が染料のものより高いことを示した。Co2+とMBの2成分吸着に対してアンタゴニスト吸着が見られた。しかし,三成分系中のNi2+の存在はMBの吸着を促進し,Co2+の吸着を阻害した。したがって,最適人工ニューラルネットワークを開発し,これらの相乗的および拮抗的相互作用を同時に予測した。異なるANN構成を,入力変数として各吸着物(0~650mgL-1)の初期濃度と溶液温度(298~328K)を用いて試験した。5と10のニューロンで2つの隠れ層を使用する最適ANN構造,隠れと出力層での接線S字状活性化関数(tansig),およびバックプロパゲーションアルゴリズムとしてのBayes制御は,各吸着物(MSE<0.0003とR>0.9995)の吸着容量を同時に予測するのに適切な能力を示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *吸着 ,  相互作用 ,  ニューロン ,  染料 ,  *ニューラルネットワーク ,  三成分系 ,  キチン ,  親和性 ,  逆伝搬法 ,  吸着等温式
準シソーラス用語： 吸着容量 ,  隠れ層 ,  吸着質 ,  初期濃度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： キチン ,  三成分系システム ,  人工ニューラルネットワーク ,  Bayes調節バックプロパゲーションアルゴリズム

分類 (2件)： 吸着,イオン交換  (XD02060I) ,  吸着剤  (YB03000W)

タイトルに関連する用語 (4件)： 吸着 ,  モデリング ,  人工ニューラルネットワーク ,  設計