Implementierung neuronaler Netzwerktechniken für die Beladung von Kupfer

Die Anwendung neuronaler Netze wird als vielversprechendes Werkzeug für die Analyse von Ionenaustauschprozessen angesehen, da sie einfach zu simulieren, vorherzusagen und zu modellieren sind. Dieser Prozess ist komplex, nicht linear und beinhaltet viele Faktoren, die die Mechanismen der Ionenaufnahme aus der schwangeren Lösung beeinflussen, wobei der nächste Schritt die Elution ist. Um die Leistung des Ionenaustauschprozesses zu verbessern, sollte eine Optimierung und Analyse des Prozesses durchgeführt werden. Die meisten Modelle, die sich auf den Ionenaustauschprozess stützen, sind theoretisch. Modellierung und Simulation sind Werkzeuge, um die Ziele zu erreichen. Die meisten dieser Modelle werden aus physikalischen Beschreibungen und einem Verständnis des Ionenaustauschprozesses unter bestimmten Annahmen abgeleitet. Wie bereits erwähnt, sind sie jedoch mathematisch komplex, rechenintensiv und erfordern im Idealfall eine sehr detaillierte Kenntnis des Ionenaustauschprozesses selbst. Daher besteht die Notwendigkeit, ein alternatives Mittel zur Vorhersage der Prozessleistung zu finden, was das Interesse der Forscher an der Anwendung neuronaler Netzwerktechniken geweckt hat.

Autorentext

El Dr. John Kabuba Tshilenge es profesor del Departamento de Ingeniería Química de la Universidad Tecnológica de Vaal. Tiene más de 13 años de experiencia en el mundo académico. Ha publicado más de 30 artículos revisados por pares en revistas, conferencias y capítulos de libros. Sus intereses de investigación se centran principalmente en las amplias áreas del tratamiento de aguas residuales y las redes neuronales.