Naslov
UPOTREBA UNAPRIJEDNIH UMJETNIH NEURONSKIH MREŽA S POVRATNIM RASPROSTIRANJEM POGREŠKE ZA PREDVIĐANJE SVOJSTAVA CEMENTA U PROCESIMA ZBRINJAVANJA OTPADA
(Application of Feed Forward Back Propagated Artificial Neural Network for Cement Properties Prediction in Waste Treatment Processes)

Autori
Zagajski Kučan, Kristina

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, diplomski

Fakultet
Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije

Mjesto
Zagreb

Datum
28.06

Godina
2010

Stranica
52

Mentor
Bolanča, Tomislav

Neposredni voditelj
Ukić, Šime

Ključne riječi
arsen; cement-vapno-zeolit-otpadni mulj-voda solidifikacija; umjetne neuronske mreže
(arsenic; cement-zeolite-lime-sludge-vater immobilization; artificial neural networks)

Sažetak
U ovom radu govori se o imobilizaciji arsenovog mulja nastalog nakon obrade vode koagulacijom, procesom solidifikacije kao potencijalnom načinu zbrinjavanja arsena. Korištenjem višeslojnih umjetnih neuronskih mreža s povratnim rasprostiranjem pogreške na temelju eksperimentalno dobivenih podataka o čvrstoći cementa, koncentracijama izluženog arsena i željeza, razvijen je model predviđanja sastava cementa koji se odlikuje velikom točnošću (R2=0, 92). Model je definiran sa 5 neurona u skrivenom sloju, tangens hiperbolnom aktivacijskom funkcijom i Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno algoritmom za treniranje. Formulirani su matematički izrazi koji su korišteni u procesu globalnog odlučivanja na temelju više kriterija. Izračunat optimalni sastav cementa iznosi 50 g mulja, 60 g zeolita, 300 g cementa, 15 g vapna i 195 % vode, a njegove karakteristike izluživanja su 0.03 mg/L As i 1.78 mg/L Fe s čvrstoćom 43.9 MP.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Kemija, Kemijsko inženjerstvo

POVEZANOST RADA