Hybrid smart model to determine concentration of acidic gases in absorption tower of sweetening process
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The natural gases produced from underground reserves may contain sour gases such as H 2 S and CO 2 . If the amount of these gases is greater than the standard level, it will be harmful to humans and the environment. Hence, it appears important to accurately determine the concentration of H 2 S and CO 2 in various equipment/units of a natural gas sweetening plant. In this study, a new connectionist approach is introduced to obtain the concentration of outlet acid gases of the sweetening tower of the South Pars gas refinery (in Iran), by utilizing a conventional connectionist tool optimized by an imperialist competitive algorithm (ICA). This ICA strategy is applied to optimize the weights, biases, and number of neurons of the artificial neural network (ANN) model. The input parameters in this modelling strategy include time, the amount of H 2 S in the output amine, the flow rate of input sour gas, the temperature of sea water for cooling, the mass flow rate of low‐pressure steam to the amine–amine heat exchanger, and the flow rate of input amine. The performance of the hybrid deterministic tool, ANN‐ICA, is compared with the ANN‐back propagation (BP) method. The coefficient of determination and mean squared error to forecast the concentration of output H 2 S are 0.8931 and 0.0125 for the ANN‐BP algorithm and 0.9057 and 0.0104 for the ANN‐ICA algorithm, respectively. These statistical values are 0.8428 and 0.0001 for the ANN‐BP model and 0.9307 and 0.000 05 for the ANN‐ICA model, respectively, while predicting output CO 2 concentration. The results confirm that the ANN‐ICA is a more reliable approach, compared to ANN‐BP, to forecast the concentration of acidic gases leaving the absorption tower.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».