Application of adaptive neuro-fuzzy inference system for prediction of dissolved oxygen concentration in the gold cyanide leaching process

سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 140

فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_IJMGE-56-4_003

تاریخ نمایه سازی: 21 دی 1401

چکیده مقاله:

An adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) model has been developed for the prediction of the dissolved oxygen concentration (DOC) as a function of the solution temperature (۰-۴۰oC), salinity based on conductivity (۰-۵۹۰۰۰ µS/cm), and atmospheric pressure (۶۰۰-۷۹۵ mmHg). The data set was randomly divided into two parts, training and testing sets. ۸۰% of the data points (۸۰% = ۱۱۵۵۶ datasets) were utilized for training the model and the remainder data points (۲۰% =۲۸۸۹ datasets) were utilized for its testing. Several indices of performance such as root mean squared error (RMSE), mean absolute percentage error (MAPE), and coefficient of correlation (R) were used for checking the accuracy of data modeling. ANFIS models for the prediction of DOC were constructed with various types of membership functions (MFs). The model with the generalized bell MF had the best performance among all of the given models. The results indicate that ANFIS is a powerful tool for the accurate prediction of DOC in the gold cyanidation tanks.

کلیدواژه ها:

Dissolved oxygen concentration ، Cyanidation process ، Data modeling ، Adaptive neuro-fuzzy inference system

نویسندگان

Ali Behnamfard

Faculty of Engineering, University of Birjand, Birjand, South Khorasan, Iran

Mohammad Rivaz

Faculty of Engineering, University of Birjand, Birjand, South Khorasan, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Marsden, J. O., House, C. I. (۲۰۰۶). The chemistry of ...
  • Salarirad, M. M., & Behnamfard, A. (۲۰۱۰). The effect of ...
  • Behnamfard, A., Chegni, K., Alaei, R., & Veglio, F. (۲۰۱۹). ...
  • Deschenes, G. (۲۰۰۵). Technological development in the cyanidation of gold. ...
  • Rounds, S. A., Wilde, F.D., Ritz, G. F. (۲۰۱۳). Dissolved ...
  • Buyukbingol, E., Sisman, A., Akyildiz, M., Alparslan, F. N., Adejare, ...
  • Pan, L., Yang, S. X. (۲۰۰۷). Analysing livestock farm odour ...
  • Tutmez, B., Hatipoglu, Z., Kaymak, U. (۲۰۰۶). Modelling electrical conductivity ...
  • Estimation of coal proximate analysis factors and calorific value by multivariable regression method and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) [مقاله ژورنالی]
  • Behnamfard, A., Veglio, F. (۲۰۱۹). Estimation of xanthate decomposition percentage ...
  • Jalalifar, H., Mojedifar, S., Sahebi, A. A., Nezamabadi-pour, H. (۲۰۱۱). ...
  • Jang, J. (۱۹۹۳). ANFIS: Adaptive network-based fuzzy inference systems. IEEE ...
  • Ghoush, M. A., Samhouri, M., Al-Holy, M., Herald, T. (۲۰۰۸). ...
  • Qin, H., Yang, S. X. (۲۰۰۷). Adaptive neuro-fuzzy inference systems ...
  • Rebouh, S., Bouhedda, M., Hanini, S. (۲۰۱۶). Neuro-fuzzy modeling of ...
  • Roohian, H., Abbasi, A., Hosseini, Z., Jahanmiri, A. (۲۰۱۴). Comparative ...
  • Shu, C., Ouarda, T. B. M. J. (۲۰۰۸). Regional flood ...
  • Wu, G. D., Lo, S. L. (۲۰۰۸). Predicting real-time coagulant ...
  • Ubeyli, E. D., Guler, I. (۲۰۰۶). Adaptive neuro-fuzzy inference system ...
  • Zubaidi, S. L., Al-Bugharbee, H., Ortega-Martorell, S., Gharghan, S. K., ...
  • Zeinalnezhad, M., Chofreh, A. G., Goni, F. A., & Klemeš, ...
  • Shariati, M., Mafipour, M. S., Haido, J. H., Yousif, S. ...
  • Jang, J.S.R. (۱۹۹۷). Chapter۲: Fuzzy Sets. In: Jang, J.S.R., Sun, ...
  • Surajudeen-Bakinde, N., Faruk, N., Oloyede, A., Abdulkarim, A., Olawoyin, L., ...
  • Talpur, N., Salleh, M. N. M., & Hussain, K. (۲۰۱۷). ...
  • نمایش کامل مراجع