Neural networks analysis of water gas shift reactions over noble metal catalysts using published data in literature
Soy metal katalizörleri üzerinde su-gazı geçiş reaksiyonunun literatürde yayınlanmış veriler kullanılarak yapay sinir ağlarıyla incelenmesi
- Tez No: 325594
- Danışmanlar: PROF. DR. RAMAZAN YILDIRIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kimya Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Chemical Engineering, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmanın amacı, yapay öğrenme tekniklerini kullanarak soy metal katalizörleri üzerinde su-gazı geçiş reaksiyonu için literatürde yayınlanmış deneysel verilerden bilgi çıkarmak ve böylece literatürdeki eğilimleri anlayarak katalizör tasarımını iyileştirmektir. Bunun için ilk olarak, literatürde 2002 ve 2012 yılları arasında yayınlanan 85 makaleden deneysel veriler çıkarılmış ve 4372 veri noktası ve 87 değişken içeren bir veri tabanı oluşturulmuştur. Sonra, bilgi çıkarımı yapmak için kullanılacak yöntem seçilmiş, bunun için yapay öğrenmede en etkili yöntemler arasında yer alan destek yöney makinaları ve yapay sinir ağları yöntemleri daha önce laboratuvarımızda analiz edilmiş olan bir veri tabanı üzerinde test edilmiş, yapay sinir ağları daha başarılı bulunmuştur. Bu nedenle oluşturulan su gazı geçiş reaksiyonuna ait veritabanı sinir ağları yöntemiyle modellenmiştir. Optimum yapay sinir ağı yapısı, değişik ağ yapıları oluşturularak kıyaslanmış, bunun için bir modelin genelleme (modelin hiç görmediği veriyi tahmin edebilme) yeteneğinin ölçüsü olarak kabul edilen ortalama karekök hataların toplamı kullanılmıştır. Çalışma sonunda veri tabanına en uygun ağın her biri 21 nöron içeren iki saklı katmanlı ağ yapısının uygun olduğu görülmüştür. Daha sonra, her makaledeki veriler, diğer makalelerdeki veriler kullanılarak tekrar eğitilen modelle teker teker tahmin edilmeye çalışılmıştır. 85 makale içerisinden 29 makale, 0.5'in üzerinde bir R2 değeri ile, başarılı sayılabilecek biçimde tahmin edilmiştir. Ayrıca, katalizör tasarım ve operasyonel değişkenlerin katalizör performansına etkileri ve göreceli önemleri sinir ağları yöntemiyle analiz edilmiş ve sonuçlar genel olarak literatüre uygun çıkmıştır.
Özet (Çeviri)
The aim of this thesis is to apply the machine learning methodologies for knowledge extraction from experimental data for water gas shift reaction over noble metal catalysts from the papers published in the literature to understand the general trends and improve the catalyst design. First, the experimental data were extracted from 85 articles in the literature between 2002 and 2012 and a database containing 4372 data points with 87 variables was constructed. Then the methodology for knowledge extraction was selected; the neural networks and support vector machines, which are the two most effective machine learning tools, were compared using a dataset that was analyzed in our group before, and the neural network method showed better performance on prediction the unseen data. Hence the water gas shift reaction database was analyzed by using neural networks. An optimal network structure was determined by constructing various neural network topologies and comparing the testing RMSE, which is a measure of generalization ability of the model (prediction ability for the unseen data); two hidden layer network containing 21 nodes in each layer was found to be optimum to represent the database. Then, the experimental CO conversions in each article were predicted by the neural networks trained using the data from the remaining articles. The results in 29 articles out of 85 were predicted with a R2 value of higher than 0.5, which can be considered as successful. The effects and relative significances of the catalyst design and operation variables were also analyzed and found to be generally in agreement with the literature.
Benzer Tezler
- Knowledge extraction from experimental and computational data for selective CO oxidation and water gas shift reaction using data mining techniques
Seçimli CO oksidasyonu ve su gaz değişim reaksiyonlarına ait deneysel ve hesaplamalı verilerden veri madenciliği teknikleri kullanarak bilgi çıkarımı
MEHMET ERDEM GÜNAY
Doktora
İngilizce
2012
Kimya MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. RAMAZAN YILDIRIM
- Gelişim nörolojisi polikliniğine başvuran nöral tüp defektli olgularda prospektif bir inceleme
Başlık çevirisi yok
İLKBAHAR EMİNE GÜLTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Çocuk Sağlığı ve Hastalıklarıİstanbul ÜniversitesiAile Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELÇUK APAK
- Çukurova bölgesinde biyoklimatik veriler kullanılarak açık ve yeşil alan sistemlerinin belirlenmesi ilkeleri üzerinde bir araştırma
A research on the determination of the principles in open and green spaces systems by using the bioclimatic data in Çukurova region
MEHMET FARUK ALTUNKASA
Doktora
Türkçe
1987
Çevre MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDOĞAN GÜLTEKİN
- Bazı besiyeri faktörlerinin mısır (Zea mays L.) ve arpa (Hordeum vulgare L.) embriyo kültürleri üzerine etkileri
Başlık çevirisi yok
ATALAY SÖKMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
BiyolojiCumhuriyet ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RAHMİ BİLALOĞLU
- Çok parçalı sistemlerin analizine bir örnek: azdırma malafa sisteminin deformasyon analizi
An Example to the analysis of multi-part systems: defermation analysis of an arbor mechanism in a hobbing machine
ERKAN GÜRSEL