Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: Современные вопросы устойчивого развития общества в эпоху трансформационных процессов; Москва; Москва
Год издания: 2023
Идентификатор DOI: 10.34755/IROK.2023.10.67.008
Ключевые слова: машинное обучение, метан, синтез, случайный лес, дерево решений, machine learning, methane, synthesis, random forest, decision tree
Аннотация: Машинное обучения использовалось для создания модели прогнозирования для 2 параметров CO2 и CH4, целью было определить максимальную конверсию, которая приходилось на образование метана. В роли входных параметров были параметры состава катализатора, его суммарная площадь поверхности BET, внутренний диаметр катализатора, а также все Показать полностьюоперационные параметры такие как: температура T, соотношения CO2/H2, масса катализатора m, массовая скорость подачи газа GHSV, давление в системе P. Благодаря модели удалось выяснить наиболее важные параметры, которые влияют на результат эксперимента. Machine learning was used to create a prediction model for 2 parameters CO2 and CH4, the goal was to determine the maximum conversion that accounted for the formation of methane. The input parameters were the parameters of the catalyst composition, its total surface area BET, the inner diameter of the catalyst, as well as operational parameters such as: temperature T, CO2/H2 ratios, catalyst mass m, mass gas supply rate GHSV, pressure in the system P. using the model succeeded to find out the most important parameters that affect the result of the experiment.
Журнал: Современные вопросы устойчивого развития общества в эпоху трансформационных процессов
Номера страниц: 110-114
Место издания: Москва