预测气体混合物中反应成分的化学平衡点,通过一种新的层次性Manta-Ray食优化算法
Oguz Emrah Turgut1, Hadi Genceli2, Mustafa Asker3
1Department of Industrial Engineering, İzmir Bakircay University, Izmir, 35665, Turkey.
一个新的层次性Manta-RayForaging优化 (HMRFO) 算法增强了化学反应平衡计算. 这种方法通过划分群体和使用复杂热力学模型的高级学习策略来提高优化.
科学领域:
- 计算化学计算化学
- 化学工程是化学工程的重要组成部分.
- 优化算法 优化算法
背景情况:
- 计算化学反应平衡点对于工艺设计和分析至关重要.
- 现有的优化算法可能会与化学热力学模型固有的非线性作斗争.
- 提高溶液多样性和优化效率对于复杂的化学系统至关重要.
研究的目的:
- 提出一个新的等级性曼塔射线食优化 (HMRFO) 算法.
- 为了提高化学平衡问题的优化性能.
- 开发一种新的数学模型来解决理想气体混合物的化学平衡.
主要方法:
- 将精英反对派学习,动态反对派学习和量子搜索运算符集成到Manta-RayForaging优化算法中.
- 曼塔射线种群的层次划分为针对性学习的子种群.
- 在100D和500D优化基准函数和CEC-2013测试问题上应用和对HMRFO进行比较.
- 为理想气体混合物解决化学平衡问题的四个案例研究.
主要成果:
- 与最先进的元启发式优化器相比,HMRFO算法证明了改善的解决方案多样性和一般优化效率.
- HMRFO成功地解决了基准函数和CEC-2013测试问题,显示了竞争性表现.
- 拟议的HMRFO有效地处理了化学平衡问题的热力学模型的非线性和复杂性.
结论:
- 层次性曼塔射线食优化 (HMRFO) 算法是计算化学反应平衡点的有效工具.
- HMRFO提供了一种强大的方法来解决涉及理想气体混合物的复杂化学平衡问题.
- 层次结构和综合学习策略显著提高了优化能力.
更多相关视频
10:52Multiscale Sampling of a Heterogeneous Water/Metal Catalyst Interface using Density Functional Theory and Force-Field Molecular Dynamics
Published on: April 12, 2019
10:36Author Spotlight: Optimization of Airflow Velocities in Battery Cooling Systems for Enhanced Thermal Performance and Reduced Energy Consumption
Published on: November 3, 2023
相关概念视频
Chemical Equilibria: Systematic Approach to Equilibrium Calculations
The first step is to identify all the chemical reactions involved, The...
Homogeneous Equilibria for Gaseous Reactions
For gas-phase reactions, the equilibrium constant may be expressed in terms of either the molar concentrations (Kc) or partial pressures (Kp) of the reactants and products. A relation between these two K values may be simply derived from the ideal gas equation and the definition of molarity. According to the ideal gas equation:
Calculating the Equilibrium Constant
For example, gaseous nitrogen dioxide forms dinitrogen tetroxide according to this equation:
The Small x Assumption
Hess's Law
Chemical Stoichiometry and Gases: Using Ideal Gas Law to Determine Moles
