Revista de Ingeniería Química Avanzada

Abstracto

Modelado de redes neuronales artificiales para la eliminación de Fe (III) de soluciones acuosas utilizando nanocompuestos de magnetita de quitosano (CMN)

Mini Namdeo, Rama Mehta, Mehta VK y Vijaya Agarwala

Se generó un modelo de red neuronal artificial (RNA) de dos capas para probar la eficacia de deliberación de partículas de Fe (II) de una solución de fluido utilizando nanocompuestos de magnetita de quitosano (CMN). La solución madre de sorbete se preparó disolviendo una cantidad precalculada de FeCl3 en agua doblemente purificada para dar una fijación final de 100 mgl−1. La solución madre se debilitó para obtener soluciones estándar con una fijación en el rango de 5-30 mgl−1 y su pH final se transmutó de acuerdo con 4,5. Se colocaron cincuenta mililitros de solución de FeCl3 de concentración deseada en un frasco Erlenmeyer de 125 ml que contenía 0,02 g de sorbente CMN. Se consideró que un período de 3 horas era suficiente para completar el resto. El modelo de RNA estaba destinado a probar la eficacia de sorción de los CMN para la partícula de metal objetivo mediante la combinación de propagación de retorno (BP) con el examen de segmento guía. Se utilizó un axón sigmoideo como capacidad de intercambio de información y capa de rendimiento. Se conectó el cálculo de Levenberg-Marquardt (LMA), lo que proporcionó una estimación base del error cuadrático medio (MSE) para la preparación y la aprobación cruzada en el sexto lugar decimal.