توسعه شبكه عصبي فازي جهت مدل سازي كوره واكنش فرآيند كلاوس در واحد بازيابي گوگرد

دراين مقاله يك شبكه عصبي فازي جهت مدلسازي كوره واكنشي فرايند كلاوس درواحدبازيافت گوگرد به منظور پيش بيني غلظت اجزا گوگردي درخروجي كوره توسعه داده شده است سه پارامتر مهم فرايندي نظير غلظت H2S درخوراك ورودي زمان اقامت و دماي واكنش به عنوان متغيرهاي وردي شبكه ودوپارامتر غلظت SO2,S2 درجريان خروجي ازكوره واكنش به عنوان خروجيهاي شبكه انتخاب گرديد براي مدلسازي و پيش بيني غلظت اجزا درجريان خروجي دوشبكه عصبي فازي 5لايه مجزا مبتني برروش سوگنون با درجه يك ازطريق انتخاب مقادير بهينه براي نوع وتعدادتوابع عضويت توسعه داده شده دقت و توانايي مدل عصبي فازي جهت پيش بيني عملكرد كوره واكنش ازطريق مقايسه نتايج مدل و داده هاي ازمايشگاهي وهمچنين محاسبه پارامترهاي آماري نظير ضريب تخمين R2 جذرمتوسط مربعات خطا RMSE و متوسط نسبي انحراف ARD بررسي گرديد و نتايج نشان ميدهد كه توافق بسيارخوبي بين داده هاي تجربي و پيش بينيهاي مدل وجود دارد و شبكه هاي توسعه يافته به خوبي قادر است غلظت اجزا گوگردي SO2,S2 را درخروجي كوره واكنش پيش بيني نمايد