Influence of thermodynamically inconsistent data on modeling the solubilities of refrigerant gases in ionic liquids using a multilayer perceptron

Un test de consistencia termodinámica es aplicado para analizar datos de equilibrio de fase de mezclas binarias de gases refrigerantes y líquidos iónicos. Los datos experimentales de la presión de estos sistemas son correlacionados con la ecuación de estado de Valderrama-Patel-Teja con la regla mezc...

Full description

Bibliographic Details
Author: Fierro Antipi, Elías Nicolás
Format: doctoral thesis
Status:Published version
Publication Date:2022
Country:Chile
OAI Identifier:oai:repositorio.anid.cl:10533/42571
Online Access:https://hdl.handle.net/10533/42571
Access Level:Open access
Keyword:Ciencias Naturales
Ciencias Físicas
Otras Especialidades de la Física
id CL_62ddfd51551b6c8c8fe128cb1b687553
oai_identifier_str oai:repositorio.anid.cl:10533/42571
network_acronym_str CL
network_name_str Chile
repository_id_str
spelling UNIVERSIDAD DE CONCEPCIONFierro Antipi, Elías Nicolás2022https://hdl.handle.net/10533/42571http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Otras Especialidades de la FísicaCiencias FísicasCiencias NaturalesInfluence of thermodynamically inconsistent data on modeling the solubilities of refrigerant gases in ionic liquids using a multilayer perceptronFaúndez Araya, Claudio AlonsoUNIVERSIDAD DE CONCEPCIONChileFierro Antipi, Elías Nicolás2022-07-18T16:00:25Z2023-05-30T12:25:04Z2022-07-18T16:00:25Z2023-05-30T12:25:04Z2022Un test de consistencia termodinámica es aplicado para analizar datos de equilibrio de fase de mezclas binarias de gases refrigerantes y líquidos iónicos. Los datos experimentales de la presión de estos sistemas son correlacionados con la ecuación de estado de Valderrama-Patel-Teja con la regla mezcla propuesta por Kwak y Mansoori (KM), y la ecuación fundamental de Gibbs-Duhem es utilizada para revisar la consistencia termodinámica de 642 datos experimentales de presión, temperatura y solubilidad (P, T, x). El principal propósito de esta tesis es analizar la influencia de los datos experimentales que son declarados como termodinámicamente inconsistentes en el modelado de la solubilidad x de gases refrigerantes en líquidos iónicos mediante una red neuronal artificial. Los resultados obtenidos por el test de consistencia son clasificados en tres categorías: termodinámicamente consistentes, no completamente consistentes y termodinámicamente inconsistentes. Posteriormente, un perceptrón multicapa es entrenado para predecir la solubilidad en tres casos: i) aprendizaje con isotermas declaradas termodinámicamente consistentes, ii) aprendizaje con isotermas declaradas termodinámicamente consistentes y no completamente consistentes y, iii) aprendizaje utilizando todas las isotermas, incluso aquella que fueron declaradas termodinámicamente inconsistentes. Para cada caso, se determina la arquitectura de la red, la combinación de variables de entrada y el número de parámetros de la red. Los resultados muestran que el uso de datos termodinámicamente consistentes y no completamente consistentes son suficientes para encontrar una red neuronal artificial con un número razonable de parámetros, en comparación con los datos experimentales.21171075https://hdl.handle.net/10533/42571instname: Conicytreponame: Repositorio Digital RI2.0info:eu-repo/grantAgreement//21171075info:eu-repo/semantics/dataset/hdl.handle.net/10533/93488http://repositorio.udec.cl/jspui/handle/11594/9942info:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chilehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/Ciencias NaturalesCiencias FísicasOtras Especialidades de la FísicaInfluence of thermodynamically inconsistent data on modeling the solubilities of refrigerant gases in ionic liquids using a multilayer perceptroninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTesisTesishttps://hdl.handle.net/10533/42571774302d6-f9b5-460e-9c46-f929678058cbvirtual::79801-1774302d6-f9b5-460e-9c46-f929678058cbvirtual::79801-1ORIGINAL21171075.pdfapplication/pdf1170919https://repositorio.anid.cl/bitstreams/c5522fce-5c3c-4f47-9120-7f463def598b/downloadad09b88460cf87a87fb4a94c54b4e4e5MD5110533/42571oai:repositorio.anid.cl:10533/425712024-01-17 16:11:41.144http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://repositorio.anid.clRepositorio ANIDaletelier@anid.cl
dc.title.en.fl_str_mv Influence of thermodynamically inconsistent data on modeling the solubilities of refrigerant gases in ionic liquids using a multilayer perceptron
title Influence of thermodynamically inconsistent data on modeling the solubilities of refrigerant gases in ionic liquids using a multilayer perceptron
spellingShingle Influence of thermodynamically inconsistent data on modeling the solubilities of refrigerant gases in ionic liquids using a multilayer perceptron
Fierro Antipi, Elías Nicolás
Ciencias Naturales
Ciencias Físicas
Otras Especialidades de la Física
title_short Influence of thermodynamically inconsistent data on modeling the solubilities of refrigerant gases in ionic liquids using a multilayer perceptron
title_full Influence of thermodynamically inconsistent data on modeling the solubilities of refrigerant gases in ionic liquids using a multilayer perceptron
title_fullStr Influence of thermodynamically inconsistent data on modeling the solubilities of refrigerant gases in ionic liquids using a multilayer perceptron
title_full_unstemmed Influence of thermodynamically inconsistent data on modeling the solubilities of refrigerant gases in ionic liquids using a multilayer perceptron
title_sort Influence of thermodynamically inconsistent data on modeling the solubilities of refrigerant gases in ionic liquids using a multilayer perceptron
dc.creator.en.fl_str_mv Fierro Antipi, Elías Nicolás
author Fierro Antipi, Elías Nicolás
author_facet Fierro Antipi, Elías Nicolás
author_role author
dc.contributor.advisor.en.fl_str_mv Faúndez Araya, Claudio Alonso
dc.contributor.institution.en.fl_str_mv UNIVERSIDAD DE CONCEPCION
dc.subject.oecd1n.en.fl_str_mv Ciencias Naturales
topic Ciencias Naturales
Ciencias Físicas
Otras Especialidades de la Física
dc.subject.oecd2n.en.fl_str_mv Ciencias Físicas
dc.subject.oecd3n.en.fl_str_mv Otras Especialidades de la Física
description Un test de consistencia termodinámica es aplicado para analizar datos de equilibrio de fase de mezclas binarias de gases refrigerantes y líquidos iónicos. Los datos experimentales de la presión de estos sistemas son correlacionados con la ecuación de estado de Valderrama-Patel-Teja con la regla mezcla propuesta por Kwak y Mansoori (KM), y la ecuación fundamental de Gibbs-Duhem es utilizada para revisar la consistencia termodinámica de 642 datos experimentales de presión, temperatura y solubilidad (P, T, x). El principal propósito de esta tesis es analizar la influencia de los datos experimentales que son declarados como termodinámicamente inconsistentes en el modelado de la solubilidad x de gases refrigerantes en líquidos iónicos mediante una red neuronal artificial. Los resultados obtenidos por el test de consistencia son clasificados en tres categorías: termodinámicamente consistentes, no completamente consistentes y termodinámicamente inconsistentes. Posteriormente, un perceptrón multicapa es entrenado para predecir la solubilidad en tres casos: i) aprendizaje con isotermas declaradas termodinámicamente consistentes, ii) aprendizaje con isotermas declaradas termodinámicamente consistentes y no completamente consistentes y, iii) aprendizaje utilizando todas las isotermas, incluso aquella que fueron declaradas termodinámicamente inconsistentes. Para cada caso, se determina la arquitectura de la red, la combinación de variables de entrada y el número de parámetros de la red. Los resultados muestran que el uso de datos termodinámicamente consistentes y no completamente consistentes son suficientes para encontrar una red neuronal artificial con un número razonable de parámetros, en comparación con los datos experimentales.
publishDate 2022
dc.date.accessioned.en.fl_str_mv 2022-07-18T16:00:25Z
dc.date.available.en.fl_str_mv 2022-07-18T16:00:25Z
dc.date.issued.en.fl_str_mv 2022
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2023-05-30T12:25:04Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2023-05-30T12:25:04Z
dc.type.driver.en.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type.openaire.en.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.tesis.en.fl_str_mv Tesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.folio.en.fl_str_mv 21171075
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/10533/42571
identifier_str_mv 21171075
url https://hdl.handle.net/10533/42571
dc.relation.en.fl_str_mv instname: Conicyt
reponame: Repositorio Digital RI2.0
dc.relation.projectid.en.fl_str_mv info:eu-repo/grantAgreement//21171075
dc.relation.set.en.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/dataset/hdl.handle.net/10533/93488
dc.relation.uri.en.fl_str_mv http://repositorio.udec.cl/jspui/handle/11594/9942
dc.rights.en.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile
dc.rights.uri.en.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.anid.cl/bitstreams/c5522fce-5c3c-4f47-9120-7f463def598b/download
bitstream.checksum.fl_str_mv ad09b88460cf87a87fb4a94c54b4e4e5
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio ANID
repository.mail.fl_str_mv aletelier@anid.cl
_version_ 1843518471660371968
score 15,811543

Similar Items