ニューラルネットワークを用いた石油製品性状推定の検討 Estimation of Quality of Petroleum Products by Neural Networks Models

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抄録

ニューラルネットワークの実用性を検討するために, 常圧蒸留装置の軽油90%蒸留点, 燃料油のリサーチオクタン価及びナフサスプリッターの引火点を対象としたニューラルネットによるモデル化の検討を行った.使用したニューラルネットワークの種類は, Back Propagationニューラルネットワーク, Radial Basis Functionニューラルネットワーク, および Wave-net である.その結果, 定常状態のデータを用いた静的モデルの作成においては, Radial Basis Function ニューラルネットワークとBack Propagationニューラルネットワークが優れていることがわかった.また, 時系列データを用いた動的モデルの作成においては, Wave-net が優れていることがわかった.

The performance of artificial neural networks on building process models for estimating the quality of petroleum products, research octane number of gasoline, boiling point of gas oil of a topping unit, and flash point of bottom product of a naphtha splitter, are examined in this study. Three types of artificial neural networks models are developed in this study ; back propagation neural network, radial basis function neural network and Wave-net. It is shown that radial basis function neural network model and back propagation neural network model are superior to the other neural networks models on building a steady state model. Wave-net is useful in building a dynamic model for time series data.

収録刊行物

  • 化学工学論文集  

    化学工学論文集 24(6), 888-893, 1998-11-20 

    The Society of Chemical Engineers, Japan

参考文献:  7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)
    10002836253
  • NII書誌ID(NCID)
    AN00037234
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    0386216X
  • NDL 記事登録ID
    4600117
  • 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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