| | |
|---|
| Údaje o výsledku |
| Identifikační kód | RIV/60461373:22340/06:00016811 |
| Název v původním jazyce | Characterization of complex mixtures for ANN modeling of pyrolysis with incomplete data. |
| Název česky | Charakterizace komplexních směsí pro modelování pyrolýzy pomocí ANN s neúplnými daty |
| Druh | D - Článek ve sborníku |
| Jazyk | eng - angličtina |
| Obor | CI - Průmyslová chemie a chemické inženýrství |
| Rok uplatnění | 2006 |
| Kód důvěrnosti údajů | S - Úplné a pravdivé údaje nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů |
| Počet výskytů výsledku | 2 |
| Tvůrci výsledku |
| Počet tvůrců celkem | 4 |
| Počet domácích tvůrců | 4 |
| Tvůrce | Eckert Egon (státní příslušnost: CZ - Česká republika; A - domácí tvůrce) |
| Tvůrce | Vaněk Tomáš (státní příslušnost: CZ - Česká republika; A - domácí tvůrce) |
| Tvůrce | Bělohlav Zdeněk (státní příslušnost: CZ - Česká republika; A - domácí tvůrce) |
| Tvůrce | Zámostný Petr (státní příslušnost: CZ - Česká republika; A - domácí tvůrce; G - garant výsledku) |
| Údaje blíže specifikující výsledek |
| Popis v původním jazyce | In several previous contributions a new method for the characterization of complex mixtures containing large number of partially identified or unidentified components has been presented. The method uses real components to form substitute mixtures. Particularly, one of the applications of this approach utilizing the known chemical character of the real components in the substitute mixture was the modeling of pyrolysis product yields via an artificial neural network (ANN) model. The same problem is used in this contribution to study the influence of characterization of mixtures based on incomplete data on the reliability of pyrolysis product yields prediction. |
| Popis česky | V několika předcházejících příspěvcích byla prezentována nová metoda pro charakterizaci komplexních směsí obsahujících velký počet neidentifikovatelných nebo částečně identifikovatelných složek. Metoda využívá reálné složky pro zformování náhradní směsi. Jedou z konkrétních aplikací tohoto přístupu využívající známý chemický charakter reálných složek v náhradní směsi je modelování výtěžku pyrolýzních produktů pomocí umělé neuronové sítě (ANN). Ten samý model je v tomto příspěvku použit pro studium vlivu neúplných dat pro charakterizaci směsi na spolehlivost předpovědi výtěžku pyrolýzních produktů. |
| Klíčová slova | pyrolysis; complex mixtures; characterisation; TBP curve |
| Název sborníku | Sborník 17th International Congress of Chemical and Process Engineering |
| Rozsah stran | P5.18(1-7 |
| ISBN | 80-86059-45-6 |
| Počet stran výsledku | 7 |
| Název nakladatele | Czech Society of Chemical Engineering |
| Místo vydání | Praha |
| Místo konání akce | Praha |
| Datum zahájení akce | 27.8.2006 |
| Typ akce podle státní příslušnoti účastníků | WRD - Světová |
| Údaje o tomto záznamu o výsledku |
| Předkladatel | Vysoká škola chemicko-technologická v Praze / Fakulta chemicko-inženýrská |
| Dodavatel | MSM - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy (MŠMT) |
| Rok sběru | 2007 |
| Systémové označení dodávky dat | RIV07-MSM-22340___/01:1 |
| Datum dodání | 24.7.2007 |
| Specifikace | RIV/60461373:22340/06:00016811!RIV07-MSM-22340___ |
| Kontrolní kód | [CDE33F65C19E] |
| Další výskyty tohoto výsledku od jiných předkladatelů |
| Další předkladatel | Vysoká škola chemicko-technologická v Praze / Fakulta chemické technologie |
| Dodáno MŠMT v roce 2007 | Záznam s identifikačním kódem RIV/60461373:22310/06:00017616 v dodávce dat RIV07-MSM-22310___/01:1 |
| Odkazy na výzkumné aktivity, při jejichž řešení výsledek vznikl |
| Výzkumný záměr | MSM6046137301 - Katalytické procesy v chemii a chemické technologii (2005-2011, MSM) |
| Výzkumný záměr | MSM6046137306 - Reakčně-transportní chemicko-inženýrské systémy a jejich dynamické chování, modelování a řízení chemických a biotechnologických procesů (2005-2011, MSM) |