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Título

Review of algorithms for modeling metal distribution equilibria in liquid-liquid extraction processes

Otros títulosRevisión de algoritmos para modelización de equilibrios de distribución de metales en procesos de extracción líquido-líquido
AutorLozano, L. J.; Alguacil, Francisco José; Alonso Gámez, Manuel; Godínez, C.
Palabras claveLiquid-liquid extraction
Statistical methods
Artificial neural nets
Extracción líquido-líquido
Métodos estadísticos
Redes neuronales artificiales
Fecha de publicación30-oct-2005
EditorConsejo Superior de Investigaciones Científicas (España)
CitaciónRevista de Metalurgia 41(5): 374-383 (2005)
Resumen[EN] This work focuses on general guidelines to be considered for application of least-squares routines and artificial neural networks (ANN) in the estimation of metal distribution equilibria in liquid-liquid extraction process. The goal of the procedure in the statistical method is to find the values of the equilibrium constants (K¡) for the reactions involved in the metal extraction which minimizes the differences between experimental distribution coefficient (Dgxp) and theoretical distribution coefficients according to the mechanism proposed (Dt^^gor)- Iri the first part of the article, results obtained with the most frequently routine reported in the bibliography are compared with those obtained using the algorithms previously discussed. In the second part, the main features of a single back-propagation neural network for the same purpose are discussed, and the results obtained are compared with those obtained with the classical methods.
[ES] El trabajo presenta las líneas generales a considerar para la estimación del equilibrio de distribución de metales en procesos de extracción líquido-líquido, según dos métodos: algoritmo clásico de mínimos cuadrados y redes neuronales artificiales. El objetivo del procedimiento, en el caso del método estadístico, es encontrar los valores de las constantes de equilibrio (KJ para las reacciones involucradas en la extracción del metal, que minimizan las diferencias entre el coeficiente de distribución experimental y el coeficiente de distribución teórico, de acuerdo al mecanismo propuesto. En la primera parte del artículo se comparan los resultados obtenidos a partir de los algoritmos usados más habitualmente en la bibliografía, con los datos obtenidos mediante el algoritmo previamente descrito. En la segunda parte, se presentan las características fundamentales para aplicar una red neuronal sencilla con algoritmo hack-propagatioriy y los resultados obtenidos se comparan con los de los métodos clásicos.
Descripción10 pages, 5 figures, 2 tables, 1 appendix.
Versión del editorhttp://dx.doi.org/10.3989/revmetalm.2005.v41.i5.227
URIhttp://hdl.handle.net/10261/21209
DOI10.3989/revmetalm.2005.v41.i5.227
ISSN0034-8570 (Print)
1988-4222 (Online)
Aparece en las colecciones: (CENIM) Artículos
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