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J-GLOBAL ID:202202284862447949   整理番号:22A0474018

スロット/ポアブロッキングモデル,応答表面および人工知能アプローチを用いた膜貫通圧力のモデリング【JST・京大機械翻訳】

Modelling of transmembrane pressure using slot/pore blocking model, response surface and artificial intelligence approach
著者 (4件):
資料名:
巻: 290  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: E0843A  ISSN: 0045-6535  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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本研究は,2種類の変形可能な油滴の処理のための振動スロット細孔膜による膜透過圧(TMP)の予測を評価するために,経験的,統計的および機械学習法の適用を検討した。ここで,著者らは,原油とTween-20のTMPが2つの異なる目標である間,特性として透過流束,剪断速度と濾過時間による以前の実験操作を利用した。87の実験運転に対して,応答曲面法(RSM)および人工ニューラルネットワーク(ANN)モデリングを,統計的および機械学習ツールとしてそれぞれ反対にし,精度および一般化を考慮した経験的スロット-ポアブロッキングモデル(SBM)と包括的に比較した。隠れ層における10のニューロンを有するANNは,RSMとSBMより良い両方の油のTMPを近似することができ,それは計算性能計量によって反映された。与えられた条件下で,原油とTween-20のTMPがフラックス速度と濾過時間に直線的に関連すること,およびTMPとせん断速度の間に逆の関係があり,TMPと剪断速度の間には逆の関係があり,TMPとの逆関係があり,TMPと,TMPの時間の強い相互作用効果,および(3)感度分析,そしてそれは,TMPと,TMP,および(3)感受性分析に逆比例関係があり,それは,TMPとの逆関係を示した。(TMP),そして,それは,TMP,および(3)感受性分析,そしてそれは,TMPと,そして,TMPの,そして,それは,TMP,および3つの感受性分析に逆比例関係があった,そしてそれは,TMPと,そして,TMP,および(3)感受性分析に逆の関係があった,という事を示していた。フラックス速度>濾過時間>剪断速度は,両方の場合で,大きかった。プロセスの最適化は,最小TMPがより高い剪断速度とより低いフラックス速度と時間を維持することによって達成できることを示した。結論として,現在の知見はTMPの正確な評価のためのANNの利用を示し,プロセス設計とスケールアップに役立つ。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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