Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Dự đoán hiệu quả khả năng hấp phụ hơi nước trong vật liệu khung kim loại–hữu cơ: Mô hình ANN và ANFIS
Tóm tắt
Thiết kế tối ưu của quy trình tách hơi nước (giảm độ ẩm) thông qua quá trình hấp phụ chủ yếu phụ thuộc vào việc lựa chọn các vật liệu xốp hoặc chất hấp phụ phù hợp có khả năng lưu trữ hơi nước cân bằng cao nhất. Khả năng cân bằng thường được đánh giá thông qua các thí nghiệm tốn kém bằng cách đo trực tiếp đồng dạng hơi nước. Dự đoán đáng tin cậy về khả năng hấp phụ hơi nước trong các vật liệu xốp cung cấp một công cụ vững chắc cho việc sàng lọc nhanh các vật liệu xốp phù hợp cho quá trình giảm độ ẩm. Trong bài báo này, khả năng hấp phụ hơi nước trong các vật liệu khung kim loại–hữu cơ (MOF) được dự đoán bằng cách sử dụng hai phương pháp mạnh mẽ "mạng nơ-ron nhân tạo (ANN)" và "hệ thống suy diễn mờ dựa trên mạng thích ứng (ANFIS)". Ba tham số diện tích bề mặt, thể tích lỗ rỗng và đường kính lỗ rỗng được chọn làm đầu vào và khả năng hấp phụ hơi nước của các MOF được tính toán như là đầu ra của các mô hình. So sánh kết quả thu được và dữ liệu thí nghiệm thực tế cho thấy ưu điểm của các mô hình ANFIS và ANN trong việc dự đoán khả năng hấp phụ hơi nước vào các MOF với lỗi bình phương trung bình (MSE) lần lượt là 0.005 và 0.002. Điều này cho thấy rõ ràng tiềm năng lớn cho việc ứng dụng cả phương pháp ANN và ANFIS trong việc sàng lọc nhanh các MOF phù hợp cho hấp phụ hơi nước.
Từ khóa
#Hơi nước #vật liệu khung kim loại-hữu cơ #khả năng hấp phụ #mạng nơ-ron nhân tạo #hệ thống suy diễn mờTài liệu tham khảo
J. Canivet, A. Fateeva, Y. Guo, B. Coasne, D. Farrusseng, Water adsorption in MOFs: fundamentals and applications. Chem. Soc. Rev. 43(16), 5594–5617 (2014)
U. Mueller, M. Schubert, F. Teich, H. Puetter, K. Schierle-Arndt, J. Pastre, Metal–organic frameworks—prospective industrial applications. J. Mater. Chem. 16(7), 626–636 (2006)
M.N. Shahrak, M. Ghahramaninezhad, M. Eydifarash, Zeolitic imidazolate framework-8 for efficient adsorption and removal of Cr (VI) ions from aqueous solution. Environ. Sci. Pollut. Res. 24(10), 9624–9634 (2017)
X. Wu, M.N. Shahrak, B. Yuan, S. Deng, Synthesis and characterization of zeolitic imidazolate framework ZIF-7 for CO2 and CH4 separation. Microporous Mesoporous Mater. 190, 189–196 (2014)
A. Ayati, M.N. Shahrak, B. Tanhaei, M. Sillanpää, Emerging adsorptive removal of azo dye by metal–organic frameworks. Chemosphere 160, 30–44 (2016)
M.N. Shahrak, Mo.N. Shahrak, A. Shahsavand, N. Khazeni, X. Wu, S. Deng, Synthesis, gas adsorption and reliable pore size estimation of zeolitic imidazolate framework-7 using CO2 and water adsorption. Chin. J. Chem. Eng. 25(5), 595–601 (2017)
S. Kitagawa, R. Kitaura, S.i. Noro, Functional porous coordination polymers. Angew. Chem. Int. Ed. 43(18), 2334–2375 (2004)
K.A. Cychosz, A.G. Wong-Foy, A.J. Matzger, Liquid phase adsorption by microporous coordination polymers: removal of organosulfur compounds. J. Am. Chem. Soc. 130(22), 6938–6939 (2008)
W. Lu, D. Yuan, D. Zhao, C.I. Schilling, O. Plietzsch, T. Muller, S. Bräse, J. Guenther, J. Blümel, R. Krishna, Porous polymer networks: synthesis, porosity, and applications in gas storage/separation. Chem. Mater. 22(21), 5964–5972 (2010)
A. Mantion, L. Massüger, P. Rabu, C. Palivan, L.B. McCusker, A. Taubert, Metal–peptide frameworks (MPFS): “bioinspired” metal organic frameworks. J. Am. Chem. Soc. 130(8), 2517–2526 (2008)
M. Eddaoudi, J. Kim, N. Rosi, D. Vodak, J. Wachter, M. O’keeffe, O.M. Yaghi, Systematic design of pore size and functionality in isoreticular MOFs and their application in methane storage. Science 295(5554), 469–472 (2002)
Y. Liu, V.C. Kravtsov, R. Larsen, M. Eddaoudi, Molecular building blocks approach to the assembly of zeolite-like metal–organic frameworks (ZMOFs) with extra-large cavities. Chem. Commun. 14, 1488–1490 (2006)
H. Furukawa, F. Gándara, Y.B. Zhang, J. Jiang, W.L. Queen, M.R. Hudson, O.M. Yaghi, Water Adsorption in porous metal–organic frameworks and related materials. J. Am. Chem. Soc. 136(11), 4369–4381 (2014)
S. Pirhadi, F. Shiri, J.B. Ghasemi, Multivariate statistical analysis methods in QSAR. RSC Adv. 127(5), 104635–104665 (2015)
S. Yousefinejad, B. Hemmateenejad, Chemometrics tools in QSAR/QSPR studies: a historical perspective. Chemometr. Intell. Lab. Syst. 149, 177–204 (2015)
M. Fernandez, T.K. Woo, C.E. Wilmer, R.Q. Snurr, Large-scale quantitative structure–property relationship (QSPR) analysis of methane storage in metal–organic frameworks. J. Phys. Chem. C 117(15), 7681–7689 (2013)
Z.G. Qu, H. Wang, W. Zhang, L. Zhou, Y.X. Chang, Prediction and experimental verification of CO2 adsorption on Ni/DOBDC using a genetic algorithm–back-propagation neural network model. Ind. Eng. Chem. Res. 53(30), 12044–12053 (2014)
Z. Yıldız, H. Uzun, Prediction of gas storage capacities in metal organic frameworks using artificial neural network. Microporous Mesoporous Mater. 208, 50–54 (2015)
S. Rashidi, A. Ahmadpour, N. Jahanshahi, M.J. Darabi Mahboub, H. Rashidi, Application of artificial intelligent modeling for predicting activated carbons properties used for methane storage. J. Sep. Sci. Technol. 50, 110–120 (2015)
M. Namvar-Asl, M. Soltanieh, A. Rashidi, A. Irandoukht, Modeling and preparation of activated carbon for methane storage I. Modeling of activated carbon characteristics with neural networks and response surface method. Energy Convers. Manag. 49(9), 2471–2477 (2008)
M. Namvar-Asl, M. Soltanieh, A. Rashidi, Modeling and preparation of activated carbon for methane storage II. Neural network modeling and experimental studies of the activated carbon preparation. Energy Convers. Manag. 49(9), 2478–2482 (2008)
Z. Shahryari, A. Sharifi, M. Mohebbi (2013) Artificial neural network (ANN) approach for modeling and formulation of phenol adsorption onto activated carbon. J. Eng. Thermophys. 22:322–336
S. Ashoori, A. Abedini, R. Abedini, K.Q. Nasheghi, Comparison of scaling equation with neural network model for prediction of asphaltene precipitation. J. Petrol. Sci. Eng. 72(1), 186–194 (2010)
H. Salehi, M. Amiri, M. Esfandyari, Using artificial neural network (ANN) for manipulating energy gain of nansulate coating. J. Nanotechnol. Eng. Med. 2(1), 011017 (2011)
R.J. Kuo, C. Chen, Y. Hwang, An intelligent stock trading decision support system through integration of genetic algorithm based fuzzy neural network and artificial neural network. Fuzzy Sets Syst. 118(1), 21–45 (2001)
B. Rahmanian, M. Pakizeh, S.A.A. Mansoori, M. Esfandyari, D. Jafari, H. Maddah, A. Maskooki, Prediction of MEUF process performance using artificial neural networks and ANFIS approaches. J. Taiwan Inst. Chem. Eng. 43(4), 558–565 (2012)
M. Esfandyari, M. Amiri, M.K. Salooki, Neural network prediction of the Fischer-Tropsch synthesis of natural gas with Co(III)/Al2O3 catalyst. Chem. Eng. Res. Bull. 17(1), 25–33 (2015)
A.H. Moghaddam, M.H. Moghaddam, M. Esfandyari, Stock market index prediction using artificial neural network. J. Econ. Finance Adm. Sci. 21(41), 89–93 (2016)
M. Esfandyari, M.A. Fanaei, R. Gheshlaghi, M.A. Mahdavi, Neural network and neuro-fuzzy modeling to investigate the power density and Columbic efficiency of microbial fuel cell. J. Taiwan Inst. Chem. Eng. 58, 84–91 (2016)
A.F. Güneri, T. Ertay, A. YüCel, An approach based on ANFIS input selection and modeling for supplier selection problem. Expert. Syst. Appl. 38(12), 14907–14917 (2011)
A. Shahsavand, A. Ahmadpour, Application of optimal RBF neural networks for optimization and characterization of porous materials. Comput. Chem. Eng. 29(10), 2134–2143 (2005)
R. Abedini, M. Esfandyari, A. Nezhadmoghadam, B. Rahmanian, The prediction of undersaturated crude oil viscosity: an artificial neural network and fuzzy model approach. Pet. Sci. Technol. 30(19), 2008–2021 (2012)
H. Salehi, S. Zeinali-Heris, M. Esfandyari, M. Koolivand, Nero-fuzzy modeling of the convection heat transfer coefficient for the nanofluid. Heat Mass Transf. 49(4), 575–583 (2013)
W. Shen, C.C. Chan, E.W. Lo, K. Chau, Adaptive neuro-fuzzy modeling of battery residual capacity for electric vehicles. IEEE Trans. Industr. Electron. 49(3), 677–684 (2002)
F. Glover (1985) Future paths for integer programming and links to artificial intelligence’, CAAI Report 85–8. Center for Applied Artificial Intelligence, University of Colorado, October
F. Glover, M. Laguna (2013), Tabu Search, 1st edn., (Springer, Berlin)
C.-L. Huang, N.-S. Hsu, C.-C. Wei, C.-W. Lo, Using artificial intelligence to retrieve the optimal parameters and structures of adaptive network-based fuzzy inference system for typhoon precipitation forecast modeling. Adv. Meteorol. 20(15), 1–22 (2015)
A. Zamaniyan, F. Joda, A. Behroozsarand, H. Ebrahimi, Application of artificial neural networks (ANN) for modeling of industrial hydrogen plant. Int. J. Hydrog. Energy 38(15), 6289–6297 (2013)