با همکاری مشترک انجمن علوم و فناوری‌های شیمیایی ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی کامل

نویسندگان

گروه شیمی، دانشکده فنی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران

چکیده

در صنایع شیمیایی، دقت در محاسبات و شبیه سازی فرآیند بسیار مهم است. یکی از پارامترهای تاثیرگذار، چگالی مولی سیال در شرایط مختلف فشار و دما است. معادلات حالت (EOS) برای تعیین چگالی مولی رایج است. معمولاً خطای ناشی از پیش‌بینی چگالی مولی با استفاده از EOS در دماها و فشارهای بالا به دلیل افزایش اثرات بین مولکولی زیاد است. علاوه بر این، با توجه به شکل EOS در مورد حجم یا دانسیته مولی، محاسبه حجم مولی در دما و فشار مشخص نیاز به روش‌های عددی مناسب برای ریشه‌یابی دارد. هدف این مقاله ارائه روشی موثر برای تخمین چگالی مولی بنزن با استفاده از دو روش یادگیری ماشینی مهم، یعنی MLP-ANN و ANFIS است. این مطالعه از 302 مجموعه داده های تجربی برای آموزش این دو روش استفاده کرد. علاوه بر این، مجموعه دیگری از 60 داده تجربی برای مقایسه خطاهای روش ها استفاده شد. معادله پنگ رابینسون (PR) نیز در این مقاله برای ارزیابی عملکرد روش‌های یادگیری ماشین و محاسبه چگالی مولی مورد استفاده قرار گرفت. نتایج نشان داد که میانگین خطاهای نسبی (MRE) برای روش های MLP-ANN،  ANFISو PR برای 362 نقطه داده به ترتیب 0.838، 1.791، و 4.834 درصد است. نتایج نشان داد که استفاده از روش‌های یادگیری ماشینی می‌تواند خطاهای محاسباتی را کاهش دهد، خطای پیش‌بینی با استفاده از معادله PR تقریباً پنج برابر MLP-ANN است. در این مقاله، روش MLP-ANN به دلیل کارایی محاسباتی و خطای کمتر در پیش‌بینی چگالی مولی، عملکرد بهتری از ANFIS داشت.

کلیدواژه‌ها

 
[1] J. B. West and J. B West, The Original Presentation of Boyle’s Law. Essays on the History of Respiratory Physiology, (2015)  55-60.
[2] R. Menikoff, Empirical equations of state for solids, in ShockWave Science and Technology Reference Library, Springer (2007) 143-188.
[3] E. -H. Benmekki, Fluid phase equilibria with theoretical and semi-empirical equation of state models, University of Illinois at Chicago (1988).
[4] E. U. Akpan, G. C. Enyi, G. Nasr, A. A. Yahaya, A. A. Ahmadu, and B. Saidu, Water-based drilling fluids for high-temperature applications and water-sensitive and dispersible shale formations, J. Pet. Eng., 175 (2019)  1028-1038.
[5] R. Beckmüller, M. Thol, I. Bell, E. Lemmon, and R. Span, New equations of state for binary hydrogen mixtures containing methane, nitrogen, carbon monoxide, and carbon dioxide, J. Phys. Chem. Ref. Data, 50 (2021).
[6] M. R. Dobbelaere, P. P. Plehiers, R. Van de Vijver, C. V. Stevens, and K.M. Van Geem, Machine learning in chemical engineering: strengths, weaknesses, opportunities, and threats, Engr., 7 (2021)  1201-1211.
[7] B. Mahesh, Machine learning algorithms-a review, IJSR, 9 (2020)  381-386.
[8] S. Ray, A quick review of machine learning algorithms. in 2019 International conference on machine learning, big data, cloud and parallel computing, COMITCon 2019. IEEE.
[9] A. Shrestha and A. Mahmood, Review of deep learning algorithms and architectures, IEEE access, 7 (2019)  53040-53065.
[10] B. M. S. Hasan and A. M. Abdulazeez, A review of principal component analysis algorithm for dimensionality reduction, JSCDM  2 (2021)  20-30.
[11] D. Karaboga and E. Kaya, Adaptive network based fuzzy inference system (ANFIS) training approaches: a comprehensive survey, Artif. Intell. Rev., 52 (2019)  2263-2293.
[12] M. Sadighi, B. Motamedvaziri, H. Ahmadi, and A. Moeini, Assessing landslide susceptibility using machine learning models: a comparison between ANN, ANFIS, and ANFIS-ICA. Environ. Earth Sci., 79 (2020)  1-14.
[13] S. Walczak, Artificial neural networks, in Advanced methodologies and technologies in artificial intelligence, computer simulation, and human-computer interaction. IGI global (2019) 40-53.
[14] M. Islam, G. Chen, and S. Jin, An overview of neural network. AJNNA, 5 (2019)  7-11.
[15] S.-J. Wu, C.-T. Hsu, and C.-H. Chang, Stochastic modeling of artificial neural networks for real-time hydrological forecasts based on uncertainties in transfer functions and ANN weights. Hydrol. Res., 52 (2021)  1490-1525.
[16] B. B. Bezabeh and A. D. Mengistu, The effects of multiple layers feed-forward neural network transfer function in digital based ethiopian soil classification and moisture prediction, Int. Jr. Electr. Comput. Eng., 10 (2020)  4073-9.
[17] M. Tamulionis and A. Serackis, Comparison of multi-layer perceptron and cascade feed-forward neural network for head-related transfer function interpolation, in 2019 Open Conference of Electrical, Electronic and Information Sciences (eStream). 2019. IEEE.
[18] S. Zhao, W. Xu, and L. Chen, The modeling and products prediction for biomass oxidative pyrolysis based on PSO-ANN method: An artificial intelligence algorithm approach, Fuel, 312 (2022)  122966.
[19] H. Soltani, A. Karimi, and S. Falahatpisheh, The optimization of biodiesel production from transesterification of sesame oil via applying ultrasound-assisted techniques: comparison of RSM and ANN–PSO hybrid model, CPPM, 17 (2022)  55-67.
[20] S. Nazari, H. R. Momtaz, and M. Servati, Modeling cation exchange capacity in gypsiferous soils using hybrid approach involving the artificial neural networks and ant colony optimization (ANN–ACO), MESE, (2022)  1-10.
[21] L. A. Zadeh, Fuzzy sets, Information and control, 8 (1965)  338-353.
[22] N. Sabri, S. Aljunid, M. Salim, R. Badlishah, R. Kamaruddin, and M. Malek, Fuzzy inference system: Short review and design, Int. Rev. Autom. Control, 6 (2013)  441-449.
[23] P. Mitra, S. Maulik, S. Chowdhury, and S. Chowdhury, ANFIS based automatic voltage regulator with hybrid learning algorithm, in 2007 42nd International Universities Power Engineering Conference. 2007. IEEE.
[24] A. H. S. Dehaghani and M. H. Badizad, A soft computing approach for prediction of P-ρ-T behavior of natural gas using adaptive neuro-fuzzy inference system, Pet., 3 (2017)  447-453.
[25] A. Baghban, M.  A. Ahmadi, and B. H. Shahraki, Prediction carbon dioxide solubility in presence of various ionic liquids using computational intelligence approaches, J. Supercrit. Fluids, 98 (2015)  50-64.
[26] C. Jhin and K.T. Hwang, Prediction of radical scavenging activities of anthocyanins applying adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) with quantum chemical descriptors, Int. J. Mol. Sci., 15 (2014)  14715-14727.
[27] C. E. Onu, C. N. Nweke, and J. T. Nwabanne, Modeling of thermo-chemical pretreatment of yam peel substrate for biogas energy production: RSM, ANN, and ANFIS comparative approach, Appl. Surf. Sci. Adv., 11 (2022)  100299.
[28] M. Dolatabadi, M. Mehrabpour, M. Esfandyari, H. Alidadi, and M. Davoudi, Modeling of simultaneous adsorption of dye and metal ion by sawdust from aqueous solution using of ANN and ANFIS, Chemom. Intell. Lab. Syst., 181 (2018)  72-78.
[29] S. Areerachakul, Comparison of ANFIS and ANN for estimation of biochemical oxygen demand parameter in surface water, Int. J. Chem. Eng., 6 (2012)  286-290.
[30] G. C. Straty, M. J. Ball, and T. J. Bruno, PVT measurements on benzene at temperatures to 723 K. JCED, 32 (1987)  163-166.
[31] J. S. Lopez-Echeverry, S. Reif-Acherman, and E. Araujo-Lopez, Peng-Robinson equation of state: 40 years through cubics, Fluid Ph. Equilibria, 447 (2017)  39-71.
[32] R. Behl, V. Kanwar, and Y. I. Kim, Higher-order families of multiple root finding methods suitable for non-convergent cases and their dynamics, Math. Model. Anal., 24 (2019)  422-444.