Neuro-evolutionary optimization methodology applied to the synthesis process of ash based adsorbents

Silvia Curteanu; Gabriela Buema; Ciprian George Piuleac

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Neuro-evolutionary optimization methodology applied to the synthesis process of ash based adsorbents

机译：神经进化优化方法学应用于灰分吸附剂的合成过程

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Ash and modified ash were investigated as alternative adsorbents for copper ions. Our aim was to establish optimal working conditions for obtaining the new adsorbents, using a neuro-evolutionary optimization methodology. The materials were characterized by SEM, FT-IR, EDAX, XRD, and by the removal percentage. Three multilayer perceptron neural networks were developed and aggregated into a stack to form the model of the process. The neural model was integrated into an optimization procedure solved with a genetic algorithm to obtain the optimum values for the percentage of adsorption. The new adsorbents provide two benefits: environmental protection and energy recovery.

机译：研究了灰分和改性灰分作为铜离子的替代吸附剂。我们的目标是使用神经进化优化方法为获得新吸附剂建立最佳工作条件。通过SEM，FT-IR，EDAX，XRD和去除率对材料进行表征。开发了三个多层感知器神经网络，并将其聚合为一个堆栈，以形成过程模型。将神经模型集成到使用遗传算法求解的优化程序中，以获得吸附百分比的最佳值。新的吸附剂具有两个优点：环境保护和能量回收。

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来源
《Journal of industrial and engineering chemistry》 |2014年第2期|共8页
作者
Silvia Curteanu; Gabriela Buema; Ciprian George Piuleac;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类化学工业;
关键词
Adsorption; Stacked neural network; Genetic algorithm; Optimization; Ash;

机译：吸附堆叠神经网络遗传算法优化灰;

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