Napredna pretraga

Pregled bibliografske jedinice broj: 482551

RAZVOJ TEMPERATURNOG RETENCIJSKOG MODELA U IONSKOJ KROMATOGRAFIJI KORIŠTENJEM UMJETNIH NEURONSKIH MREŽA


Bolanča, Tomislav; Ukić, Šime; Srzentić, Kristina; Cerjan Stefanović, Štefica; Margeta, Karmen
RAZVOJ TEMPERATURNOG RETENCIJSKOG MODELA U IONSKOJ KROMATOGRAFIJI KORIŠTENJEM UMJETNIH NEURONSKIH MREŽA // Treće nacionalno savjetovanje Kompetentnost laboratorija 2010, Knjiga radova / Margeta, Karmen (ur.).
Zagreb: CROLAB, 2010. str. 48-60 (ostalo, domaća recenzija, cjeloviti rad (in extenso), znanstveni)


Naslov
RAZVOJ TEMPERATURNOG RETENCIJSKOG MODELA U IONSKOJ KROMATOGRAFIJI KORIŠTENJEM UMJETNIH NEURONSKIH MREŽA
(Development of temperature dependent ion chromatographic retention model by using artificial neural networks)

Autori
Bolanča, Tomislav ; Ukić, Šime ; Srzentić, Kristina ; Cerjan Stefanović, Štefica ; Margeta, Karmen

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Radovi u zbornicima skupova, cjeloviti rad (in extenso), znanstveni

Izvornik
Treće nacionalno savjetovanje Kompetentnost laboratorija 2010, Knjiga radova / Margeta, Karmen - Zagreb : CROLAB, 2010, 48-60

ISBN
978-953-7329-08-2

Skup
Treće nacionalno savjetovanje Kompetentnost laboratorija 2010

Mjesto i datum
Varaždin, Hrvatska, 15-18.09.2010

Vrsta sudjelovanja
Ostalo

Vrsta recenzije
Domaća recenzija

Ključne riječi
Ionska kromatografija; temperaturni retencijski model; umjetne neuronske mreže
(Ion chromatography; temperature dependent retention model; artificial neural networks)

Sažetak
Razvoj nove ionske kromatografske metode najčešće obuhvaća optimiranje sastava pokretne faze i brzine protoka pri konstantnoj temperaturi. Uključivanje temperature separacije u optimizacijski proces može zasigurno rezultirati novim poboljšanjima. U svrhu skraćivanja vremena i ostalih resursa potrebnih za takovu optimizaciju potrebno je koristiti nelinearne modele. U ovom radu razvijeni su temperaturni retencijski modeli korištenjem umjetne inteligencije – umjetnih neuronskih mreža. Razvijeni temperaturni model su optimirani te validirani s vanjskim skupom eksperimentalnih podataka dokazujući vrlo visoku mogućnost predviđanja.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Kemija, Kemijsko inženjerstvo, Temeljne tehničke znanosti



POVEZANOST RADA


Projekt / tema
125-1253092-3004 - Procesi ionske izmjene u sustavu kvalitete industrijskih voda (Tomislav Bolanča, )

Ustanove
Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije, Zagreb