Naslov
Upotreba umjetnih neuronskih mreža s radijalnim baznim funkcijama za predviđanje svojstava cementa u procesima zbrinjavanja otpada
(Application of Artifical Neural Networks With Radial Basis Functions for Cement Properties Prediction in Waste Treatment Processes)

Autori
Dimić, Petra

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad

Fakultet
Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije

Mjesto
Zagreb

Datum
31.05

Godina
2011

Stranica
46

Mentor
Bolanča, Tomislav

Neposredni voditelj
Ukić, Šime

Ključne riječi
umjetne neuronske mreže; mangan; stabilizacija očvršćivanjem; cement; zeolit
(artificial neural network; manganese; stabilization/solidification process; cement; zeolite)

Sažetak
Procesom očvršćivanja ispitivano je zbrinjavanje mulja koji kao jedan od sastojaka sadrži mangan, a nastao je pri pročišćavanju voda. Koristeći umjetne neuronske mreže s radijalnim baznim funkcijama razvijen je model ovisnosti čvrstoće materijala s obzirom na savijanje i koncentracije izluženog mangana o sastavu ulaznih sirovina (cement, vapno, zeolit, mulj s manganom, voda). Razvijeni model treniran je setom od 25 eksperimentalnih podataka sastava ulaznih sirovina, postavljajući kao startne vrijednosti radijalnih centara nekolicinu od korištenih slučajeva za treniranje, dok je za širenje signala korišten algoritam izotropne devijacije. Koristeći 18 neurona u skrivenom sloju, model predviđa čvrstoću nastalog produkta i koncentraciju izluženog mangana sa zadovoljavajućom točnošću. Pri odabiru optimalnog sastava ulazne sirovine, proračunati su izlazni parametri za 10181 različitih sastava. Na temelju razmatranja rezultata 11 različitih optimizacijskih kriterija određen je optimalan sastav ulaznih sirovina: 350 g cementa, 20 g vapna, 70 g zeolita, 10 g mulja te 0, 3 % vode. Proračunato je da bi takav materijal, nakon očvršćivanja, trebao imati čvrstoću oko 12, 45 MPa uz koncentraciju izluženog mangana od 0, 069 µg/L.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Kemija, Kemijsko inženjerstvo

POVEZANOST RADA