A dual approach for modelling and optimisation of industrial urea reactor: Smart technique and grey box model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Urea has the highest demand among all solid nitrogenous fertilisers within the agriculture industry. In this paper, a mathematical model and an Artificial Neural Network (ANN) technique are proposed for the simulation and optimisation of the urea plant in an industrial petrochemical company. The developed mathematical model consists of complex vapour–liquid equilibria for the NH 3 –CO 2 –H 2 O–(NH 2 ) 2 CO system in thermodynamic and reaction frameworks. The smart technique (e.g. ANN) considers the CO 2 conversion in terms of temperature and the molar ratios of NH 3 /CO 2 and H 2 O/CO 2 in the liquid phase. The ANN predictions were compared with the real data and results obtained from the mathematical model. An acceptable agreement was attained between deterministic methods. Through implementation of a systematic sensitivity analysis, it was found that a temperature of 191°C, a pressure of 132 atm and a NH 3 /CO 2 ratio of 2.7 are the optimum process conditions for the urea production. It is concluded that the developed ANN (or connectionist) technique is an efficient tool for modelling complex phase equilibria with reaction in the industrial urea plant.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle