Application of artificial neural network for prediction of halogenated refrigerants vapor pressure

• Autores: Abazar Vahdat Azad, Ali Kargari
• Localización: Afinidad: Revista de química teórica y aplicada, ISSN 0001-9704, Vol. 67, Nº. 547, 2010, págs. 227-234
• Idioma: inglés
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• Resumen

  • Se presenta la aplicación de una red neuronal artificial (RNA) para modelar la presión de vapor de algunos refrigerantes halogenados (metanos y etanos halogenados). La estructura de la red neuronal es de tipo no recurrente con algoritmo de retropropagación. Se determina el número óptimo de capas ocultas y de neuronas entre capas mediante un procedimiento de ensayo y error. Los parámetros de la red neuronal se obtienen mediante una fase de aprendizaje empleando el algoritmo de Levenberg- Marquardt. Los valores de presión de vapor a diferentes temperaturas obtenidos a partir de bibliografía de acceso abierto se consideran el objetivo del modelo neuronal. Las predicciones RNA de la presión de vapor son mas precisas para un intervalo de temperaturas mas amplio. La modelización RNA reduce el error medio para los refrigerantes de 0,69% a 0,31% para el intervalo de temperatura baja, y de 1,39% a 0,99% para el intervalo de temperatura alta. Finalmente, la modelización RNA reduce el error medio en comparación con la ecuación de Antoine en un 47,88% y un 32,18% para los intervalos de temperatura baja y alta, respectivamente.