Applied Thermal Engineering, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 124912 - 124912
Опубликована: Ноя. 1, 2024
Язык: Английский
Applied Thermal Engineering, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 124912 - 124912
Опубликована: Ноя. 1, 2024
Язык: Английский
CAAI Transactions on Intelligence Technology, Год журнала: 2024, Номер unknown
Опубликована: Окт. 24, 2024
Abstract In this study, a Grey‐box (GB) model was developed to predict the optimum mass flow rates of inlet streams Shell and Tube Heat Exchanger (STHE) under varying process conditions. Aspen Design Rating (Aspen‐EDR) initially used construct first principle (FP) STHE using industrial data. The Genetic Algorithm (GA) incorporated into FP attain minimum exit temperature for hot kerosene stream A dataset comprised conditions generated through FP‐GA integration utilised develop an Artificial Neural Networks (ANN) model. Subsequently, ANN merged with by substituting GA, form GB model, that is, integration, achieved higher effectiveness lower outlet than those derived standalone Performance framework also comparable approach but it significantly reduced computation time required estimating proposed GB‐based method improved STHE's ability extract energy from strengthened its resilience cope diverse
Язык: Английский
Процитировано
3International Journal of Hydrogen Energy, Год журнала: 2025, Номер 101, С. 1161 - 1171
Опубликована: Янв. 6, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0International Journal of Hydrogen Energy, Год журнала: 2025, Номер 111, С. 342 - 360
Опубликована: Фев. 26, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Separation and Purification Technology, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 133095 - 133095
Опубликована: Апрель 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Elsevier eBooks, Год журнала: 2024, Номер unknown
Опубликована: Янв. 1, 2024
Язык: Английский
Процитировано
0Applied Thermal Engineering, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 124912 - 124912
Опубликована: Ноя. 1, 2024
Язык: Английский
Процитировано
0