Primena veštačke neuronske mreže u modelovanju i optimizaciji isparljivih kiselina tokom anaerobne digestije biomase

Apstrakt

Veštačke neuronske mreže (ANN) zajedno sa Brute Force algoritmima (BF) predstavljaju dve od najčešćih i najjednostavnijih tehnika za modelovanje nelinearnih problema i linearnu pretragu za pronalaženje elementa. Veoma veliki skupovi podataka se zapravo sakupljaju i unose u ANN. Algoritam se pokreće i iterativno vrši milijarde malih prilagođavanja težina i pristrasnosti miliona čvorova. U ovom radu, koristili su se pilot testovi fermentacije u manjem obimu sa mešavinama kanalizacionog mulja i ostataka hrane, kako bi se istražili različiti parametri procesa koji utiču na prinose fermentacije. Pristup mašinskog učenja je korišćen za upravljanje podacima i razvoj modela sposobnog da koreliše performanse procesa na osnovu različitih ulaznih parametara. Kako bi se simulisao rad digestora i procenili izlazi isparljivih masnih kiselina (VFA), razvijen je višeslojni ANN model sa dva skrivena sloja. ANN i BF su korišćeni za simulaciju i optimizaciju VFA iz anaerobne digestije.