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Mélanges de frigorigènes azéotropiques binaires : prévision à l'aide d'un réseau neuronal.

[In Russian. / En russe.]

Auteurs : ARTEMENKO S. V.

Type d'article : Article

Résumé

This article presents a neural network model applied to the prediction of azeotropic phenomena in binary mixtures from pure component critical parameters. This approach does not require intensive calculations of vapour-liquid equilibria. The overall phase diagram technique, which provides a comprehensive set of phase behaviour criteria for binary mixtures, has been used as an azeotropic classifier. The simple analytical expressions for azeotropic state membership definition using the Peng-Robinson equation of state model have been obtained. The neural network, applied to a limited set of available data on refrigerant mixtures, provides a reliable prediction of azeotropic states for 1770 binary combinations of known artificial and natural refrigerants.

Détails

  • Titre original : [In Russian. / En russe.]
  • Identifiant de la fiche : 2005-1643
  • Langues : Russe
  • Source : Holodil'na Tehnika i Tehnologiâ - n. 2
  • Date d'édition : 2004

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