A new approach toward modeling of mixed‐gas sorption in glassy polymers based on metaheuristic algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Modeling mixed‐gas sorption has always been associated with computational challenges due to the existence of two or more conflicting objective functions. This study aims to use an artificial intelligence approach toward modeling mixed‐gas sorption in PIM‐1 and TZ‐PIM polymeric membranes. Non‐dominated sorting genetic algorithm (NSGA‐II) has been applied to identify the extended Henry‐Langmuir (EHL) isotherm based on CO2‐CH4 mixed‐gas sorption data. Also, the group method of data handling (GMDH) neural network is implemented to obtain a formula for the calculation of equilibrium partial pressure corresponding to three effective parameters, which are easily measurable. The formula provides an accurate estimation from the equilibrium relationship between the partial pressure of each gas in the binary gas mixtures over the PIM‐1 and TZ‐PIM membranes. Eventually, the calculated coefficients of EHL isotherm and obtained formula for computing the partial pressure of each component are simultaneously applied into the isotherm model to predict the mixed‐gas sorption behavior. The results showed that the computed lines well reproduce the experimental data points, proving that the applied artificial intelligence approach offers a suitable approximation for mixed‐gas sorption.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».