پیش بینی حلالیت تعادل دی اکسید کربن در محلول تری اتانول آمین + پیپرازین + آب با استفاده از مدل سازی شبکه عصبی مصنوعی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

دانشگاه علم و صنعت ایران

10.22034/ijche.2022.353688.1227

چکیده

در این مطالعه، مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای پیش‌بینی حلالیت تعادلی دی اکسید کربن در سیستم حلال آمین (تری اتانول آمین + پیپرازین + آب) با هدف جذب دی اکسید کربن ایجاد شده است. در مدل پرسپترون چند لایه، داده های حلالیت (بارگذاری دی اکسید کربن در محلول آمین) به عنوان تابعی از فشار جزئی دی اکسید کربن، دمای سیستم و ترکیب آمین مورد بررسی قرار گرفت. الگوریتم لونبرگ-مارکوارت پس انتشار با تابع انتقال trainlmبرای پیش‌بینی فشار جزئی دی اکسید کربن مورد استفاده قرار گرفت. ضریب همبستگی 995/0 بین نتایج تجربی و محاسبات شبکه عصبی مصنوعی وجود دارد که سازگاری عالی بین آنها را نشان می دهد. به طور کلی، نتایج نشان می دهد که مدل اعمال شده می تواند پیش بینی دقیقی از فشار جزئی و یا حلالیت را برای شرایط مختلف عملیاتی ارئه دهد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Prediction of carbon dioxide equilibrium solubility in solution of triethanolamine + piperazine + water using artificial neural network modeling

نویسنده [English]

  • Zohreh Khoshraftar
School of Chemical, Petroleum and Gas Engineering, Iran University of Science and Technology, P.O. Box: 16765-163, Tehran, Iran
چکیده [English]

In this study, we developed artificial neural network-based models for prediction of equilibrium solubility of carbon dioxide in the amine solvent system of (triethanolamine + piperazine + water) for the purpose of carbon dioxide uptake. In the MLP model, the solubility data (CO2 loading in the amine solution) were investigated as functions of CO2 partial pressure, system temperature, and amine composition. The Levenberg–Marquardt back-propagation (LMP) algorithm with trainlm transfer function was used to predict the partial pressure of carbon dioxide. There was a 0.99546 correlation coefficient between the experimental results and the artificial neural network (ANN) calculations, demonstrating excellent compatibility between them. The best validation performance was 0.0043497 from epoch 13. In general, the results show that the model applied represents the absorption of CO2 into mixed aqueous solutions of triethanolamine (TEA) and piperazine (PZ) to satisfactory levels.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Artificial neural network
  • Solubility of carbon dioxide
  • Blended amines
  • Triethanolamine
  • Piperazine