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Feb 09, 2024

Modelado de la capacidad de separación de CO2 del poli(4

Scientific Reports volumen 13, Número de artículo: 8812 (2023) Citar este artículo 343 Accesos Detalles de métricas Las membranas son una tecnología potencial para reducir el consumo de energía y el impacto ambiental.

Scientific Reports volumen 13, número de artículo: 8812 (2023) Citar este artículo

343 Accesos

Detalles de métricas

Las membranas son una tecnología potencial para reducir el consumo de energía y los desafíos ambientales considerando los procesos de separación. Una nueva clase de esta tecnología, a saber, la membrana de matriz mixta (MMM), se puede fabricar dispersando sustancias sólidas en un medio polimérico. De esta manera, las MMM a base de poli(4-metil-1-penteno) han llamado mucho la atención para capturar dióxido de carbono (CO2), que es un contaminante ambiental con efecto invernadero. Se analizó exhaustivamente desde el punto de vista experimental la permeabilidad al CO2 en diferentes MMM constituidas por poli(4-metil-1-penteno) (PMP) y nanopartículas. Además, es necesario un modelo matemático sencillo para calcular la permeabilidad al CO2 antes de construir el proceso de separación relacionado basado en PMP. Por lo tanto, el estudio actual emplea redes neuronales artificiales de perceptrón multicapa (MLP-ANN) para relacionar la permeabilidad al CO2 en MMM de PMP/nanopartículas con la composición de la membrana (tipo y dosis de aditivo) y la presión. En consecuencia, el efecto de estas variables independientes sobre la permeabilidad al CO2 en membranas basadas en PMP se explora mediante análisis de regresión lineal múltiple. Se descubrió que la permeabilidad al CO2 tiene una relación directa con todas las variables independientes, mientras que la dosis de nanopartículas es la más fuerte. Las características estructurales de MLP-ANN han demostrado de manera eficiente un atractivo potencial para lograr la predicción más precisa de la permeabilidad al CO2. Se identifica como el mejor modelo para el problema considerado un MLP-ANN de dos capas con la topología 3-8-1 entrenada por el algoritmo de regulación bayesiano. Este modelo simula 112 permeabilidades de CO2 medidas experimentalmente en PMP/ZnO, PMP/Al2O3, PMP/TiO2 y PMP/TiO2-NT con una excelente desviación relativa promedio absoluta (AARD) inferior al 5,5 %, error absoluto medio (MAE) de 6,87 y coeficiente de correlación (R) superior a 0,99470. Se encontró que la membrana de matriz mixta constituida por PMP y TiO2-NT (nanotubo funcionalizado con dióxido de titanio) es el mejor medio para la separación de CO2.

Recientemente, la captura y el secuestro de CO2 (dióxido de carbono)1,2 como herramienta práctica contra el calentamiento global y el cambio climático han despertado un gran interés. Según la literatura, la concentración de CO2 en la atmósfera desde la era preindustrial hasta ahora ha aumentado drásticamente de 280 a 420 ppm, mientras que su valor máximo permitido es de 350 ppm3,4. Por otro lado, se ha estimado que la concentración de CO2 en la atmósfera alcanzará las 570 ppm con el nivel creciente actual a finales del siglo XXI5. En este sentido, se establecen varios acuerdos para reducir las emisiones de CO2 de aquí a 2050 centrándose en el despliegue de estrategias de captura y almacenamiento de carbono (CAC)6. Para ello se han propuesto diferentes tecnologías, como la absorción7, la adsorción8,9, la criogénica10 y las membranas11. Sin embargo, la absorción, como tecnología más madura, presenta algunos inconvenientes graves, como la corrosión de los equipos12, los efectos secundarios medioambientales13 y el coste14. La criogenia como otra tecnología madura consume mucha energía15. Además, introducir un adsorbente estable en agua con alta selectividad y capacidad de carga, así como un calor de adsorción adecuado y un costo razonable para la aplicación a gran escala, sigue siendo un desafío serio7,16,17. Por lo tanto, la tecnología de membranas, por ser respetuosa con el medio ambiente, eficiente, flexible, rentable, madura y simple, se considera una de las estrategias interesantes para la separación de gases18 y el monitoreo de la contaminación19. La captura y el secuestro de CO2 no sólo es crucial para las aplicaciones de poscombustión relacionadas con los gases de combustión para la separación de CO2/N2, sino que también es necesario para los procesos de precombustión para el desarrollo de fuentes de energía renovables, incluida la mejora del biogás20 y el endulzamiento del gas natural para la separación de CO2/CH421. . El dióxido de carbono recuperado también se puede utilizar como materia prima para sintetizar productos químicos con valor añadido22.

Habitualmente, las membranas se desarrollan de forma natural o sintética23, clasificando esta última en orgánica e inorgánica24. Para mejorar el rendimiento de separación de gases de las membranas convencionales, la atención se centra en los medios poliméricos25. Con este fin, se emplean diferentes polímeros, incluidos siloxanos26, poliacetilenos27, poliimidas28, polisulfona29 y polímeros básicos de silicio30 para diferentes propósitos de separación. Sin embargo, las membranas poliméricas todavía tienen algunas preocupaciones relacionadas con su permeabilidad31, selectividad32 y estabilidad a altas presiones33. En consecuencia, las membranas nanocompuestas se fabrican añadiendo almidón34, cerámica35, estructura organometálica36, nanotubos de carbono37 y nanopartículas38,39,40 al cuerpo de la membrana.

Por estos motivos, Ahn et al. agregaron nanomuestras de sílice como rellenos a la membrana de polisulfona para mejorar el rendimiento de la membrana de matriz mixta desarrollada41. Informaron que la inclusión de muestras de nanosílice en la estructura del polímero mejora la permeabilidad. Además, Pechaf et al. aplicaron membrana de poliimida y zeolita como MMM y evaluaron la permeabilidad de He, CH4, CO2, N2 y O242. Afirmaron que la membrana fabricada aumenta la permeabilidad del CO2 y CH4, mientras que se observó cierta reducción de la permeabilidad del N2 y O2. Además, Ismail et al. sintetizó una membrana de matriz mixta usando poliéter-sulfona y Matrimid 5218 empleando Zeolita 4A43. El estudio demostró que agregar zeolita puede mejorar la permeabilidad de la membrana.

Recientemente, los modelos de aprendizaje automático (ML), debido a su flexibilidad, robustez, precisión y adaptabilidad, han recibido un gran interés en una amplia gama de aplicaciones, desde la ingeniería hasta la medicina44,45,46,47. El diseño de patrones, el reconocimiento de modelos, la detección de fallas, la extracción de datos y la estimación de funciones son algunas de las principales aplicaciones de ML48,49. Recientemente, la red neuronal artificial (ANN)50, el sistema de inferencia neurodifusa adaptativa (ANFIS)51, la máquina de vectores de soporte (SVM)52 y la programación genética (GP)53 se han utilizado en el campo de la tecnología de membranas. Por estos motivos, Rezakazemi et al. Emplearon el modelo ANFIS para la separación molecular en membranas microporosas54. En otro estudio, Vural et al. Emplearon la topología ANFIS para estimar el rendimiento de una celda de combustible de membrana de intercambio de protones55. Además, Zhao et al. Emplearon el paradigma ANN para predecir las interacciones interfaciales y la contaminación en un biorreactor de membrana56. Declararon que la función de base radial tiene una excelente capacidad para predecir interacciones interfaciales. Además, Gasós et al. confió en las redes neuronales artificiales para crear los mapas de la tecnología de separación de CO2 basada en membranas18. Además, Kazemian et al. Emplearon los beneficios de SVM y la metodología del algoritmo genético (GA) para desarrollar un algoritmo para las hélices de membrana en secuencias de aminoácidos57.

A pesar de realizar muchos experimentos para medir la permeabilidad al CO2 en poli (4-metil-1-pentano) (PMP) puro y membranas mixtas que contienen PMP, aún no se ha sugerido ninguna correlación en este campo. Dado que la permeabilidad es un factor crucial en la separación eficiente de CO2 mediante membranas basadas en PMP, también se requiere un modelo confiable para su estimación. Por lo tanto, este estudio aplica el MLP-ANN para correlacionar la permeabilidad al CO2 en membranas de matriz mixta de PMP y PMP/nanopartículas puras con el tipo de relleno, la dosis de nanopartículas y la presión. Además, el análisis de relevancia realizado por el MLR (es decir, regresión lineal múltiple) aclara el efecto de estas variables sobre el nivel potencial de permeabilidad al CO2. Hasta donde saben los autores, este es el primer intento de predecir la permeabilidad al CO2 en membranas que contienen PMP a partir de algunos parámetros fáciles y siempre disponibles. Además, el MLP-ANN diseñado puede ayudar a los ingenieros a fabricar una membrana basada en PMP y ajustar la presión de trabajo para lograr la máxima separación de CO2 en diversas industrias, incluidas las de procesamiento de gas, petróleo, petroquímica y mejora de biogás.

Como ya se ha comentado, la permeabilidad es una de las especificaciones clave de la tecnología de membranas para la separación de gases, que a menudo se mide experimentalmente. Por otro lado, varios otros estudios han investigado el impacto del empleo de diferentes nanopartículas para mejorar el rendimiento de membranas polimétricas con este fin. En consecuencia, este estudio ha desarrollado una topología teórica sólida para estimar la permeabilidad al CO2 en las membranas de matriz mixta de PMP puro y PMP/nanopartículas, que, según el conocimiento de los autores, es la primera en esta área. De esta manera, los tipos de nanopartículas, su porcentaje en peso (% en peso) en la membrana fabricada y la presión de operación son variables independientes para estimar la permeabilidad al CO2 en una membrana específica. La Tabla 1 presenta las principales características estadísticas de los datos experimentales recopilados de la literatura58,59,60,61.

Es de destacar que la literatura ha agregado hasta un 40% en peso de cuatro nanopartículas (es decir, TiO2, ZnO, Al2O3 y TiO2-NT) a la estructura de PMP para fabricar diferentes membranas de matriz mixta. Además, se han realizado 112 pruebas de permeabilidad al CO2 en un rango de presión de 2 a 25 bar. La permeabilidad al CO2 de 18,01-570,90 barrer se informó en la literatura para las membranas de matriz mixta de PMP puro y PMP/ZnO, PMP/Al2O3, PMP/TiO2 y PMP/TiO2-NT58,59,60,61.

Dado que este estudio incluye variables independientes tanto cualitativas (tipo de aditivo) como cuantitativas (dosis y presión de nanopartículas), también es necesario representar las anteriores cuantitativamente. En la Tabla 2 se presentan los códigos numéricos utilizados al respecto.

En la Fig. 1 se representan los histogramas de todas las variables independientes (tipo de aditivo, dosis de nanopartículas y presión) y dependientes (permeabilidad al CO2).

Histograma de las variables involucradas (tipo de aditivo, dosis de nanopartículas y presión) en el modelado de la permeabilidad al CO2 en membranas de nanopartículas PMP58,59,60,61.

Las redes neuronales artificiales (RNA) como enfoque computacional de inspiración biológica son una topología no lineal, que tiene una alta capacidad de procesamiento de datos en el área de la ingeniería62. En realidad, las RNA son un conjunto reducido de conceptos derivados de sistemas neuronales biológicos basados ​​en la simulación del procesamiento de datos del cerebro y del sistema nervioso humanos63. Las RNA ya han demostrado un sólido potencial para el análisis estadístico en el área sin una amplia gama de valores experimentales con respecto a su flexibilidad y capacidad62,63. Para derivar un paradigma de RNA, es necesario especificar las principales variables independientes que afectan el resultado del proceso. Vale la pena señalar que las RNA tienen el potencial de correlacionar las variables dependientes con las independientes con cualquier grado de complejidad64. Para ello, es necesario proporcionar un conjunto de datos adecuado para diseñar una caja negra para la estimación de factores dependientes considerando criterios definidos62. En consecuencia, el enfoque obtenido desarrolla una señal entre los factores de entrada y salida, que especifica los detalles en diferentes capas relacionadas con las interacciones neuronales.

Hasta la fecha, se han desarrollado varios enfoques de ANN, incluido el perceptrón multicapa (MLP-ANN)65, la función de base radial (RBF-ANN)66, la alimentación anticipada en cascada (CFF-ANN)67 y la regresión general (GR-ANN)68. , cuyo MLP-ANN es el más utilizado. Generalmente, MLP-ANN es un procedimiento supervisado de aprendizaje en línea que emplea un orden de ajuste parcial junto con pesos sinápticos sintonizables69. Por estos motivos, esta topología se aplicó en este trabajo para estimar la permeabilidad de CH4 y N2 en PMP. Rutinariamente, una MLP-ANN se desarrolla definiendo tres capas principales, incluida la capa de entrada, la capa oculta y la de salida. De esta manera, la capa de entrada se deriva de los valores (de entrada) independientes sin procesar después de algún procesamiento de datos, que ya ha demostrado su alto impacto en el proceso. Luego, el resultado de esta capa se introduce en la capa oculta para emplear análisis estadístico y tratamiento matemático de los datos. Posteriormente, los resultados de esta capa se transfieren a la capa de salida que especifica los resultados principales del modelo. Debe considerarse que el principal procesamiento matemático empleado en las neuronas está determinado por la ecuación. (1)70:

aquí \(b\) especifica el sesgo del modelo, que indica los umbrales de activación para los valores de entrada (\(x_{r}\)), y \(\omega_{jr}\) son los coeficientes de peso del modelo. Además, la salida neta de las neuronas (\(O_{j}\)) es recibida por una función de transferencia (\(tf\)) para calcular la salida de la neurona70. En este trabajo, la sigmoide tangente hiperbólica (ecuación 2) y la sigmoide logarítmica (ecuación 3), que se encuentran entre las funciones de transferencia más populares, se han incorporado en las capas oculta y de salida, respectivamente63,68:

Las Figuras 2a, b muestran las formas generales de las funciones de transferencia sigmoidea tangente hiperbólica y sigmoidea logarítmica, respectivamente. Esta figura indica que el primero proporciona un valor entre − 1 y + 1, mientras que el segundo produce un valor que oscila entre 0 y + 1.

La tangente hiperbólica sigmoidea (a) y el logaritmo sigmoideo (b) transfieren funciones.

Para este fin, es necesario normalizar tanto la variable independiente (IV) como la dependiente (DV) en el rango [0 1] usando las Ecs. (4) y (5), respectivamente.

NoD designa el número de conjuntos de datos. X1, X2 y X3 indican el valor normalizado del tipo de aditivo, la dosis de nanopartículas y la presión. Además, Y representa la permeabilidad al CO2 normalizada.

A menudo es obligatorio medir la desviación entre los valores experimentales y predichos de la variable dependiente utilizando criterios estadísticos. Este estudio aplica el coeficiente de correlación (R), el coeficiente de determinación (R2), la suma del error absoluto (SAE), el error absoluto medio (MAE), la desviación relativa media absoluta (AARD) y el error cuadrático medio (MSE). En consecuencia, las Ecs. (6) a (11) presentan la fórmula de R, R2, SAE, MAE, AARD y MSE, respectivamente71.

Las ecuaciones anteriores necesitan variables dependientes experimentales (\(DV^{\exp }\)) y calculadas (\(DV^{cal}\)), así como el valor promedio de \(DV^{\exp }\) . La ecuación (12) calcula este valor promedio, es decir, \(\overline{{DV^{\exp } }}\).

Esta sección presenta los resultados del análisis de relevancia mediante MLR, el desarrollo de MLP-ANN y las investigaciones estadísticas y gráficas del modelo propuesto.

Antes de construir el MLP-ANN para estimar la permeabilidad al CO2 en membranas de PMP/nanopartículas, se debe explorar la relevancia entre las variables dependientes y dependientes. La MLR es un método bien conocido en este campo72. La ecuación (13) es un modelo MLR simple que correlaciona la permeabilidad al CO2 normalizada (\(Y^{cal}\)) con los valores normalizados de las variables independientes basándose en 112 conjuntos de datos experimentales.

El signo positivo de los coeficientes X1, X2 y X3 sugiere la dependencia directa de la permeabilidad al CO2 de las variables independientes involucradas. Además, la magnitud del coeficiente muestra la fuerza de la relación entre las variables dependientes e independientes. Como ilustra la Fig. 3, la permeabilidad al CO2 en membranas de PMP/nanopartículas tiene la mayor dependencia de la dosis de nanopartículas y la dependencia más débil del tipo de aditivo.

Relevancia entre la permeabilidad al CO2 en MMM y el tipo de aditivo, la dosis de nanopartículas y la presión.

La barrera observada AARD = 88,24%, R2 = 0,40145 y SAE = 7634,84 entre las permeabilidades experimentales de CO2 y las predicciones MLR muestran que el problema considerado se rige principalmente por un modelo no lineal.

La precisión de los índices se calcula después de desnormalizar la predicción de MLR para la permeabilidad al CO2 normalizada utilizando la ecuación. (14).

En la Fig. 4 se muestra la topología general de MLP-ANN para relacionar la permeabilidad al CO2 en MMM de PMP/nanopartículas.

La estructura MLP-ANN para simular la permeabilidad al CO2 en MMM de PMP/nanopartículas.

Esta etapa construye 90 enfoques MLP-ANN con diferentes números de neuronas ocultas. De hecho, estos modelos MLP-ANN pueden tener de una a nueve neuronas en sus capas ocultas. Además, la MLP-ANN con un número específico de neuronas ocultas se entrena y prueba 10 veces diferentes.

La Figura 5 muestra los resultados de clasificar los 90 modelos MLP-ANN construidos. Generalmente, la precisión de MLP-ANN aumenta (el rango disminuye) al aumentar el número de neuronas ocultas. Esta observación está relacionada con el creciente tamaño de MLP-ANN, así como con el número de sus ponderaciones y sesgos. La figura indica que el MLP-ANN desarrollado en segundo lugar con ocho neuronas ocultas (rango = 1) es el mejor modelo para estimar la permeabilidad al CO2 en MMM de PMP/nanopartículas. Además, el noveno MLP-ANN construido con solo una capa oculta es el modelo de menor precisión (rango = 90) para la tarea considerada.

Clasificación general de las 90 MLP-ANN construidas con 1 a 9 neuronas ocultas (10 modelos por cada neurona oculta).

Se aplica el mejor MLP-ANN para realizar todos los análisis posteriores y se ignoran los 89 modelos restantes.

La Figura 6 presenta la forma general del enfoque MLP-ANN construido para estimar la permeabilidad al CO2 en MMM. Se puede ver que MLP-ANN tiene solo una capa oculta con ocho neuronas, es decir, topología 3-8-1. Las funciones de transferencia sigmoidea tangente hiperbólica y sigmoidea logarítmica también se pueden ver en las capas oculta y de salida. Cabe señalar que la fase de modelado de la permeabilidad al CO2 tanto en PMP como en membranas de PMP/nanopartículas se realiza en el entorno MATLAB (Versión: 2019a)73.

Topología del mejor MLP-ANN73 para predecir la permeabilidad al CO2 en membranas de PMP/nanopartículas.

La Tabla 3 informa la precisión lograda del MLP-ANN propuesto en las etapas de capacitación y prueba. Esta tabla también muestra la precisión del modelo MLP-ANN construido para predecir la permeabilidad al CO2 de los conjuntos de datos generales. A este respecto se han utilizado cinco criterios estadísticos (es decir, R, MAE, AARD, MSE y SAE). Todas estas precisiones son bastante aceptables desde el punto de vista del modelado.

El gráfico cruzado que inspecciona gráficamente la correlación lineal entre los valores experimentales y predichos de una variable dependiente es un método práctico para evaluar la confiabilidad de los modelos basados ​​en datos. Las Figuras 7a a c ilustran la correlación lineal entre las permeabilidades experimentales de CO2 y sus valores calculados asociados mediante el enfoque MLP-ANN. Dado que tanto los conjuntos de datos de entrenamiento como los de prueba se encuentran principalmente alrededor de las líneas diagonales, la confiabilidad de MLP-ANN se aprueba mediante inspección visual. Además, la cercanía de los coeficientes de correlación del entrenamiento, las pruebas y todos los conjuntos de datos a R ~ 1 (es decir, 0,99658, 0,98433 y 0,99477) es otra indicación del modelo MLP-ANN.

Correlaciones lineales entre la permeabilidad al CO2 experimental y calculada en MMM; capacitación (a), pruebas (b) y base de datos general (c).

Las permeabilidades de CO2 reales y previstas en las membranas de PMP puro y las MMM de PMP/nanopartículas en el entrenamiento, así como las etapas de prueba, se representan en la Fig. 8. Este análisis justifica el rendimiento sobresaliente de MLP-ANN para modelar conjuntos de datos de entrenamiento y prueba. . Además, la precisión de MLP-ANN para predecir el entrenamiento (MAE = 5,28, AARD = 5,20%, MSE = 100,54 y SAE = 501,84) y el grupo de prueba (MAE = 15,76, AARD = 6,88%, MSE = 444,52 y SAE = 267,84) es aprobado por la investigación estadística. Además, los valores generales de MAE, AARD, MSE y SAE son 6,87, 5,46%, 152,75 y 769,68, respectivamente.

Compatibilidad entre la permeabilidad al CO2 experimental y calculada en MMM.

La Figura 9 explica el efecto de la concentración de alúmina sobre la permeabilidad al CO2 en la membrana PMP/Al2O3 desde el punto de vista experimental y de modelado. En esta figura se puede encontrar fácilmente la concordancia sobresaliente entre las permeabilidades de CO2 reales y estimadas en las MMM de PMP/Al2O3. El MLP-ANN también aprende con precisión el efecto creciente de la dosis de relleno en la separación de CO2 mediante el proceso basado en membranas. La investigación de relevancia del MLR también predijo previamente el aumento de la permeabilidad al CO2 en las membranas mediante el aumento de la dosis de relleno.

El efecto de la dosis de aditivo sobre la permeabilidad al CO2 en membranas de PMP/Al2O3 (presión = 10 bar).

La literatura ha relacionado esta mejora de la permeabilidad con las interacciones alúmina-polímero y el incremento del volumen de poros debido a la presencia de Al2O3 dentro de la cadena del polímero61.

El efecto de la presión de trabajo sobre la separación de CO2 por las membranas de PMP/ZnO con cinco niveles de concentración de nanopartículas (2,5, 5, 8, 10 y 15% en peso) se presenta en la Fig. 10. Esta figura muestra ambas permeabilidades de CO2 medidas en laboratorio. y sus predicciones MLP-ANN relacionadas. A través de esta investigación se puede observar fácilmente una excelente concordancia entre los perfiles de permeabilidad-presión experimentales y modelados. El MLP-ANN también identifica correctamente la presión y el efecto de relleno sobre la permeabilidad al CO2 en membranas de matriz mixta de PMP/ZnO.

El efecto de la presión sobre la permeabilidad al CO2 en membranas de PMP/ZnO con diferentes dosis de aditivos.

Como era de esperar, la permeabilidad al CO2 en las membranas de matriz mixta aumenta al aumentar la presión de trabajo. Esta observación está en relación directa con la mejora de la fuerza motriz debido al aumento de la presión.

El efecto del tipo de relleno (ZnO, Al2O3, TiO2 y TiO2-NT) sobre la capacidad de separación de CO2 de las membranas basadas en PMP en la misma presión de trabajo se ilustra en la Fig. 11. Se puede ver que diferentes rellenos representan diversas funciones en Interacción CO2-MMM. De hecho, PMP/TiO2 y PMP-TiO2-NT proporcionan a la molécula de CO2 permeabilidades mínimas y máximas dentro de la estructura de la membrana. La literatura justificó la mayor permeabilidad al CO2 en PMP-TiO2-NT debido a la expansión del volumen libre y al aumento de la porosidad debido a la presencia de nanopartículas funcionalizadas en el cuerpo de la membrana60.

El efecto del tipo de aditivo sobre la permeabilidad al CO2 en membranas de PMP/nanopartículas.

Este estudio utiliza una metodología de dos pasos, es decir, regresión lineal múltiple y redes neuronales artificiales de perceptrón multicapa para simular la permeabilidad al dióxido de carbono en membranas de matriz mixta. La permeabilidad al dióxido de carbono en membranas puras de poli(4-metil-1-penteno) y PMP/nanopartículas (es decir, PMP/ZnO, PMP/Al2O3, PMP/TiO2 y PMP/TiO2-NT) se ha estudiado basándose en 112 experimentos. conjuntos de datos recopilados de la literatura. El método de regresión lineal múltiple se aplica para anticipar la dependencia de la permeabilidad del dióxido de carbono de la composición de la membrana (tipo y dosis de aditivo) y la presión. Este método muestra que la permeabilidad al dióxido de carbono está directamente relacionada con todas las variables independientes y tiene la correlación más fuerte con la dosis de nanopartículas en la estructura de la membrana. Luego, el MLP-ANN se utiliza para construir un enfoque no lineal para estimar la permeabilidad del dióxido de carbono en función del tipo de aditivo, la dosis de nanopartículas y la presión. Este MLP-ANN con topología 3-8-1 predijo 112 permeabilidades experimentales de dióxido de carbono en los MMM involucrados con excelente precisión (es decir, R = 0,99477, MAE = 6,87, AARD = 5,46%, MSE = 152,75 y SAE = 769,68). . Los resultados del modelado aclaran que PMP/TiO2-NT tiene una mejor separación de dióxido de carbono que las membranas de matriz mixta PMP/ZnO, PMP/Al2O3 y PMP/TiO2. Finalmente, los resultados obtenidos en este trabajo demostraron el excelente potencial de las RNA para estimar los factores de separación de membranas de matriz mixta para aplicaciones de captura y secuestro de carbono.

Todos los conjuntos de datos de la literatura analizados en este estudio están disponibles a pedido razonable del autor correspondiente (SA Abdollahi).

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Facultad de Ingeniería Mecánica, Universidad de Tabriz, Tabriz, Irán

Seyyed Amirreza Abdollahi y Seyyed Faramarz Ranjbar

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SAA: preparación del borrador original, recopilación de datos de la literatura, curación de datos, construcción de modelos, análisis formal. SFR: elaboración del borrador original, análisis de relevancia, conceptualización, aprobación final, supervisión.

Correspondencia a Seyyed Amirreza Abdollahi.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Abdollahi, SA, Ranjbar, SF Modelado de la capacidad de separación de CO2 de una membrana de poli (4-metil-1-pentano) modificada con diferentes nanopartículas mediante redes neuronales artificiales. Representante científico 13, 8812 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-36071-x

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Recibido: 22 de marzo de 2023

Aceptado: 29 de mayo de 2023

Publicado: 31 de mayo de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-36071-x

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