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Document IIF

Application du réseau neuronal artificiel pour la modélisation de la viscosité dynamique du H2O/KCOOH (formiate de potassium).

Application of Artificial Neural Network (ANN) for modelling H2O/KCOOH (potassium formate) dynamic viscosity.

Auteurs : LONGO G. A., ORTOMBINA L., ZIGLIOTTO M.

Type d'article : Article, Article de la RIF

Résumé

This study presents an Artificial Neural Network (ANN) model for predicting the dynamic viscosity of H2O/KCOOH (potassium formate) solution. The model accounts for the effect of temperature and concentration in salt and it covers the concentrations typical for brine (0–50%) and desiccant (60–80%) applications, including also pure water. The model shows a fair agreement in predicting experimental data: the mean absolute percentage error (MAPE) is 0.92%. The characteristic parameters of the ANN model are fully reported in the paper.

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Format PDF

Pages : 435-440

Disponible

  • Prix public

    20 €

  • Prix membre*

    Gratuit

* meilleur tarif applicable selon le type d'adhésion (voir le détail des avantages des adhésions individuelles et collectives)

Détails

  • Titre original : Application of Artificial Neural Network (ANN) for modelling H2O/KCOOH (potassium formate) dynamic viscosity.
  • Identifiant de la fiche : 30023169
  • Langues : Anglais
  • Source : International Journal of Refrigeration - Revue Internationale du Froid - vol. 86
  • Date d'édition : 02/2018
  • DOI : http://dx.doi.org/10.1016/j.ijrefrig.2017.11.033

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