Determination of The Salt Rejection Efficiency by Nanofiltration Membranes Using Neural Networks

Authors : Beytullah EREN, Recep ILERİ

Pages : 39-47

View : 14 | Download : 8

Publication Date : 2007-08-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalismada DS 5 tipi nanofiltrasyon membran kullanan membran prosesinde tuz giderim verimini belirlemek için ileri beslemeli bir YSA modeli kullanilmistir. Yapay Sinir Agini insert ignore into journalissuearticles values(YSA); egitmek ve test etmek için kullanilacak olan 238 adet deneysel veri literatürden toplanmistir. Bu deneysel verilerin 178 tanesi YSA’nin egit im setinde ve 60 tanesi de test setinde kullanilmak üzere rasgele seçilerek iki kisma ayrilmistir. YSA modeli bes girdi ve bir çiktidan olusmaktadir. Girdiler basinç, tuz konsantrasyonu, boya konsantrasyonu, yatay akis hizi ve pH iken çikti yalnizca tuz giderme verimidir. YSA’nin egitimi için optimizasyon algoritmasi olarak ölçeklenmis konjuge gradyent algoritmasi kullanilmistir. Test setinde YSA’nin performansini degerlendirmek için ortalama mutlaka yüzde hata insert ignore into journalissuearticles values(OMYH); ve ortalama karesel hata insert ignore into journalissuearticles values(OKH); metotlari kullanilmistir. Egitim ve test islemleri sonucunda en uygun gizli katman ve islem elemani sayisi deneysel veriler ile YSA sonuçlari arasindaki en düsük OMYH ve OKH performans degerlerine sahip olan tek gizli katmanli ve 9 islem elemanli yapi olarak belirlenmistir. Egitim ve test sonuçlari için ortalama mutlak yüzde hata degerleri sirasiyla 4,22 ve 3,84’dür. Bu degerlere göre deneysel sonuçlar ile YSA sonuçlari arasinda çok iyi bir uyum oldugu görülmektedir.
Keywords : Tuz giderim Verimi, Nanofiltrasyon Membranlar, Yapay Sinir Aglari