Prediction of equilibrium solubility of CO<sub>2</sub> in aqueous alkanolamines using differential evolution algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The design of sour‐gas treating processes with alkanolamine solvents requires knowledge of the vapour–liquid equilibrium (VLE) of the aqueous acid gas–alkanolamine systems. Representation of the experimental data with a thermodynamically rigorous model is required, so that one can systematically correlate and predict the VLEs of these systems. The modified Clegg–Pitzer equations have been used to correlate and predict the VLE of CO2 in the aqueous N‐methyldiethanolamine (MDEA) and 2‐amino‐2‐methyl‐1‐propanol (AMP) systems. Differential evolution (DE), an evolutionary computational technique, has been used for parameter estimation of the developed VLE model in an effort to predict the VLE of CO2 in aqueous MDEA and AMP solutions with a comparable accuracy to that by using the non‐traditional simulated annealing (SA) and deterministic technique like Levenberg–Marquardt (LM), if not better. In this work, the DE/rand‐best/1/bin strategy has been used for finding near global minimum solutions to the multivariable optimization problem as a part of the numerical solution of the developed model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».