論文の概要: Comparative analysis of machine learning models for Ammonia Capture of Ionic Liquids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.06224v1
• Date: Wed, 19 Feb 2020 23:50:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 14:40:23.023057
• Title: Comparative analysis of machine learning models for Ammonia Capture of Ionic Liquids
• Title（参考訳）: イオン液体のアンモニア捕獲のための機械学習モデルの比較分析
• Authors: Shahaboddin Shamshirband, Narjes Nabipour, Masoud Hadipoor, Alireza Baghban, Amir Mosavi
• Abstract要約: 文献レビューを行い, ILのアンモニア溶解度を推定するための予測モデルについて考察した。 影響因子は分子量,臨界温度,ILの圧力であった。 この研究は、状態方程式がアンモニアの溶解度を正確に推定できないことを示しており、対照的に人工知能の手法は有望な結果を生み出している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1988695717766686
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Industry uses various solvents in the processes of refrigeration and ventilation. Among them, the Ionic liquids (ILs) as the relatively new solvents, are known for their proven eco-friendly characteristics. In this research, a comprehensive literature review was carried out to deliver an insight into the ILs and the prediction models used for estimating the ammonia solubility in ILs. Furthermore, a number of advanced machine learning methods, i.e. multilayer perceptron (MLP) and a combination of particle swarm optimization (PSO) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) models are used to estimate the solubility of ammonia in various ionic liquids. Affecting parameters were molecular weight, critical temperature and pressure of ILs. Furthermore, the salability is also predicted using the two-equation of states. Down the line, some comparisons were drawn between experimental and modeling results which is rarely done. The study shows that the equations of states are not able estimate the solubility of ammonia accurately, by contrast, artificial intelligence methods have produced promising results.
• Abstract（参考訳）: 産業は冷蔵と換気のプロセスに様々な溶媒を使用する。 その中でも、比較的新しい溶媒としてのイオン液体(ils)は、その環境にやさしい特性で知られている。 本研究では, 総括的な文献レビューを行い, ILのアンモニア溶解度を推定するための予測モデルについて考察した。 さらに, 多層型パーセプトロン(mlp)と粒子群最適化(pso)と適応型ニューロファジー推論システム(anfis)モデルを組み合わせて, 各種イオン液体中のアンモニアの溶解度を推定した。 影響因子は分子量,臨界温度,ILの圧力であった。 さらに、状態の2等式を用いて塩分率を予測できる。 結論として、実験結果とモデリング結果のいくつかの比較はめったに行われない。 この研究は、状態方程式がアンモニアの溶解度を正確に推定できないことを示しており、対照的に人工知能の手法は有望な結果を生み出している。

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