ニューラルネットワークを用いた燃料油リサーチオクタン価の推定法 A Method of Estimating Research Octane Number of Gasoline by Neural Networks Model

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抄録

燃料油の重要な品質であるアンチノッキング性を示すリサーチオクタン価を推定するために, ニューラルネットワークによるモデル化の検討を行った.ここでは, 燃料油の各組成毎のリサーチオクタン価から推定する経験的方法, 統計的解析的な方法, 及びニューラルネットワークモデルによる方法について適用と考察を実施した.その結果ニューラルネットワークモデルを用いてリサーチオクタン価を精度良く推定できることがわかった.

An application of the neural networks model is considered to estimate Research Octane Number of gasoline. It is one of the most important qualities of gasoline, and shows the anti-knocking performance of the fuel. Three methods for estimating Research Octane Number are developed in this study ; the empirical method using Research Octane Number of each component of gasoline, the statistical analysis method, and the neural networks model. It is shown that the neural networks model is effective in estimating Research Octane Number.

収録刊行物

  • 化学工学論文集  

    化学工学論文集 24(4), 689-691, 1998-07-10 

    The Society of Chemical Engineers, Japan

参考文献:  2件

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被引用文献:  1件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10002835847
  • NII書誌ID(NCID)
    AN00037234
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    NOT
  • ISSN
    0386216X
  • NDL 記事登録ID
    4507349
  • NDL 雑誌分類
    ZP5(科学技術--化学・化学工業--化学工学)
  • NDL 請求記号
    Z17-725
  • データ提供元
    CJP書誌  CJP引用  NDL  J-STAGE 
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