Przeskocz do nawigacji głównej Przeskocz do wyszukiwania Przeskocz do głównej treści

Neural network approximation of iron oxide reduction process

  • Tomasz Wiltowski
  • , Krzysztof Piotrowski
  • , Hana Lorethova
  • , Lubor Stonawski
  • , Kanchan Mondal
  • , S. B. Lalvani
  • Southern Illinois University

Wyniki badań: Wkład do czasopismaArtykułrecenzja

25 Cytowania z bazy Scopus

Abstrakt

The kinetics of Fe2O3 to FeO reduction process was investigated using the thermogravimetric data. The authors' previous experimental results indicated that initially the reduction of hematite is a surface controlled process, however once a thin layer of lower oxidation state iron oxides (magnetite, wüstite) is formed on the surface, it changes to diffusion control. In order to analyze the time-behavior of Fe2O 3 reduction under various process conditions, artificial neural network (ANN) was tested for modeling of this complex reaction pathways. The data used included the reduction of hematite in various temperatures by CO, H2 and a mixture of CO and H2. The ANN model proved its applicability and capability to mimic some extreme (minimum) of reaction rate within specific temperature range, when the classical Arrhenius equation is of limited use.

Język oryginałuangielski
Strony (od–do)775-783
Liczba stron9
CzasopismoChemical Engineering and Processing - Process Intensification
Tom44
Numer wydania7
Identyfikatory DOI
Status publikacjiOpublikowano - lip 2005

Obszary tematyczne ASJC Scopus

  • Chemia ogólna
  • Ogólna inżynieria chemiczna
  • Inżynieria energetyczna i technologia energetyczna
  • Inżynieria przemysłowa i produkcyjna

Fingerprint

Zanurz się w tematy badawcze publikacji „Neural network approximation of iron oxide reduction process”. Razem tworzą niepowtarzalny odcisk palca.

Cytowanie