Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Разработка информационной системы для прогнозирования свойств целевого продукта в химической технологии с использованием искусственных нейронных сетей

Работа №47131

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

информационные системы

Объем работы50
Год сдачи2018
Стоимость4370 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
85
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 3
2. Современное состояние 4
3. Постановка задачи 6
4. Абсорбция 7
4.1. Общие сведения 7
4.2. Насадочный абсорбер 7
4.2.1. Принцип работы 7
4.2.2. Гидродинамические режимы работы 8
4.2.3. Выбор насадки 10
4.2.4. Теоретические расчёты 10
5. Создание нейронной сети 14
5.1. Нейронные сети 14
5.2. Типы функций активации 16
5.3. Архитектура сети 18
5.4. Обучение 21
5.5. AForge.NET 22
5.6. Моделирование нейронной сети 23
6. Заключение 29
7. Список литературы 30
Приложение

В современном мире растёт интерес к искусственным нейронным сетям. Практически по всех научных и технических дисциплинах проводятся исследования, связанные с внедрением нейронных сетей для выполнения тех или иных прикладных задач для упрощения процессов или для повышения скорости и продуктивности этих процессов.
В связи с массовым внедрением искусственных нейронных сетей, они представляют колоссальный интерес для различных химических областей, таких как химическая технология, медицинская химия, фармацевтическая, теоретическая химия, аналитическая химия, биохимия, исследования пищевых продуктов и т.д.
Химическая технология - область химии, в которой разрабатываются экономически целесообразные и обоснованные экологически методы химической переработки природного сырья в предметы потребления и средства производства. В химии и химической технологии искусственные нейронные сети чаще всего применяются для прогнозирования, моделирования, контроля и принятия решений в управлении.
Целью данной работы является моделирование процесса абсорбции жидкостью газа (CO2) с целью определения коэффициентов массоотдачи.
Абсорбция - процесс поглощения газов или паров жидкостью. Абсорбцию в промышленности применяют:
• для получения готового продукта;
• для выделения ценных компонентов из газовых смесей;
• для очистки газовых выбросов от вредных примесей;
• для осушки газов.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


Результатом работы является приложение для прогнозирования коэффициентов массоотдачи процесса абсорбции с помощью нейронных сетей. Были проведены эксперименты для составления обучающей и тестовой выборок.
Результаты работы искусственной нейронной сети таковы: увеличилась точность предсказания коэффициентов массоотдачи процесса абсорбции по сравнению с теоретическими расчётами. Таким образом, использование нейронных сетей в химической технологии, в частности в процессе абсорбции, является альтернативой теоретическим вычислениям.



1. Дытнерский Ю.И. Процессы и аппараты химической технологии [Текст] / Ю.И.Дытнерский - 1995.
2. Дытнерский Ю.И. Основные процессы и аппараты химической технологии [Текст] / Ю.И. Дытнерский, Г.С. Борисов, В.П. Брыков, С.З. Каган, Ю.Н. Ковалев, Р.Г. Кочаров, Н.В. Кочергин, С.И. Мартюшин, В.А. Набатов, А.М. Трушин, М.А. Шерышев - 1991.
3. ПавловК.Ф. Примеры и задачи по курсу процессов и аппаратов химической технологии [Текст] / К.Ф. Павлов, П.Г. Романков, А.А. Носков - 1987.
4. Eyng E. Neural Network Based Control of an Absorption Column in the Process of Bioethanol Production [Текст] / Eduardo Eyng, Flavio Vasconcelos da Silva, Fernando Palu, Ana Maria Frattini Fileti / Brazilian archives of biology and technology - 2009
5. Roj E. Simulation of the Sieve Plate Absorption Column for nitric oxide absorption process using neural networks [Текст] / Edward Roj, Marcin Wilk / Instytut Nawozow Sztucznych (INS), Pulawy, Poland - 2004.
6. Попок Н.И. Использование нейронных сетей и нечеткой логики для прогнозирования физико-химических свойств материалов [Текст] / Н.И.Попок, М.В.Пята / Ползуновский Вестник № 1-2 - 2008.
7. Shahsavand A. Application of artificial neural networks for simulation of experimental CO2 absorption data in a packed column [Текст] / A. Shahsavand, F. Derakhshan Fard, F. Sotoudeh / Journal of Natural Gas Science and Engineering 3 - 2011.
8. ПатракеевД.С. Искусственные нейронные сети в научно- техническом информационном пространстве [Текст] / Д.С. Патракеев, Е.В. Дербишер,
В.Е. Дербишер, И.В. Гермашев - 2013.
9. Документация AForge.NET[Электронный ресурс] / http: //www.aforgenet.com/framework/documentation. html
10. Chetouani Y. Using Artificial Neural networks for the modelling Of a distillation column [Текст] / Yahya Chetouani / International Journal of Computer Science & Applications - 2007.
11. Haykin S. Neural Networks. A Comprehensive Foundation [Текст] / Simon Haykin - 1999.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ