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J-GLOBAL ID：202102270327449467   整理番号：21A2385065

応答曲面法と人工ニューラルネットワークによる炭素ドットの持続可能な合成プロセス【JST・京大機械翻訳】

Sustainable Synthesis Processes for Carbon Dots through Response Surface Methodology and Artificial Neural Network

著者 (6件)： Pudza Musa Yahaya (Department of Chemical and Environmental Engineering, Faculty of Engineering, Universiti Putra Malaysia, Serdang 43400, Selangor, Malaysia) ,  Abidin Zurina Zainal (Department of Chemical and Environmental Engineering, Faculty of Engineering, Universiti Putra Malaysia, Serdang 43400, Selangor, Malaysia) ,  Rashid Suraya Abdul (Department of Chemical and Environmental Engineering, Faculty of Engineering, Universiti Putra Malaysia, Serdang 43400, Selangor, Malaysia) ,  Yasin Faizah Md (Department of Chemical and Environmental Engineering, Faculty of Engineering, Universiti Putra Malaysia, Serdang 43400, Selangor, Malaysia) ,  Noor Ahmad Shukri Muhammad (Department of Computer and Communication System Engineering, Faculty of Engineering, Universiti Putra Malaysia, Serdang 43400, Selangor, Malaysia) ,  Issa Mohammed A. (Department of Chemical and Environmental Engineering, Faculty of Engineering, Universiti Putra Malaysia, Serdang 43400, Selangor, Malaysia)
資料名： Processes (Web)  (Processes (Web))
巻： 7  号： 10  ページ： 704  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7264A  ISSN： 2227-9717  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日,スマート材料の持続可能性を確保するために,ナノ材料生産に関連するカーボンフットプリントを除去または低減することが必須である。望ましい収率を有する最適合成プロセスを提供する実験の設計の概念は不可欠である。研究者の目標は,複数の実行と複数の入力を必要とする実験のための最適値を得ることである。ここで,応答曲面法(RSM)のための実験計画法(DOE)を利用する信頼できるアプローチである。したがって,持続可能な合成のためのグリーンケミストリー原理と一致するタピオカに由来する蛍光炭素ドット(CD)の容易で効果的な合成プロセスを最適化する。RSMからの蛍光CDs合成の予測は,Levenberg Marquardt逆伝播(LMBP)アルゴリズムによる人工ニューラルネットワーク(ANN)モデル予測と良く一致した。R2を考慮すると,二乗平均平方根誤差(RMSE)と平均絶対誤差(MAE)は,すべて正の隠れ層サイズを明らかにした。ニューロンの最良の隠れ層を,点4~8で発見し,炭素ドットの有効性を確認し,CDの表面形態と粒子サイズの特性化を,水熱経路による合成CDのユニークな特性と属性の好ましい確認で行なった。Copyright 2021 The Author(s) 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 ,  蛍光 ,  最適化 ,  実験計画法 ,  ニューロン ,  *ニューラルネットワーク ,  タピオカ ,  *応答曲面法 ,  グリーンケミストリー ,  ナノ材料 ,  カーボンフットプリント
準シソーラス用語： 持続可能性 ,  表面形態 ,  隠れ層 ,  最適値 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： タピオカ ,  応答曲面法 ,  人工ニューラルネットワーク ,  炭素ドット ,  熱水 ,  光ルミネセンス ,  有機

分類 (1件)： 生物燃料及び廃棄物燃料  (LB02020Y)

引用文献 (41件)：

• Zhou, J.; Sheng, Z.; Han, H.; Zou, M.; Li, C. Facile synthesis of fluorescent carbon dots using watermelon peel as a carbon source. Mater. Lett. 2012, 66, 222-224.
• Das, R.; Bandyopadhyay, R.; Pramanik, P. Carbon quantum dots from natural resource: A review. Mater. Today Chem. 2018, 8, 96-109.
• Witek-Krowiak, A.; Chojnacka, K.; Podstawczyk, D.; Dawiec, A.; Pokomeda, K. Application of response surface methodology and artificial neural network methods in modelling and optimization of biosorption process. Bioresour. Technol. 2014, 160, 150-160.
• Nwobi-Okoye, C.C.; Ochieze, B.Q. Age hardening process modeling and optimization of aluminum alloy A356/Cow horn particulate composite for brake drum application using RSM, ANN and simulated annealing. Def. Technol. 2018, 14, 336-345.
• Huang, D.; Zhao, W.; Tang, Y.; Huang, S.; Cao, W. Matching algorithm of missile tail flame based on back-propagation neural network. In Proceedings of the Fourth Seminar on Novel Optoelectronic Detection Technology and Application, Nanjing, China, 24-26 October 2017; p. 1069702.

タイトルに関連する用語 (4件)： 応答曲面法 ,  人工ニューラルネットワーク ,  炭素ドット ,  プロセス