ABSTRACT. The Law of Mass Action generally models the equilibrium data from ion exchange processes. This methodology is rigorous in terms of thermodynamics and takes into consideration the non-idealities in the solid and aqueous phases. However, the artificial neural networks may also be employed in the phase equilibrium modeling. In this study, both methodologies were tested to describe the ion exchange equilibrium in the binary systems SO , by AMBERLITE IRA 400 resin as ion exchanger. Datasets used in current study were generated by the application of the Law of Mass Action in the binary systems. Results showed that in the equilibrium modeling of binary systems both methodologies had a similar performance. However, in the prediction of the ternary system equilibrium, the Artificial Neural Networks were not efficient. Networks were also trained with the inclusion of ternary experimental data. The Law of Mass Action in the equilibrium modeling of the ternary system was more efficient than Artificial Neural Networks in all cases.Keywords: artificial neural network, mass action law, ion-exchange.Aplicação de redes neurais artificiais e da Lei da Ação das Massas na predição de equilíbrio de sistemas ternários de troca-iônica RESUMO. Os dados de equilíbrio de processos de troca iônica são geralmente modelados pelo emprego de Lei da Ação das Massas. Esta metodologia é rigorosa do ponto de vista termodinâmico e considera as não-idealidades na fase sólida e na fase aquosa. No entanto, as redes neurais artificiais também podem ser empregadas na modelagem de equilíbrio de fases. Neste trabalho, ambas as metodologias foram utilizadas para descrever o equilíbrio na troca iônica nos sistemas binários SO No treinamento da rede foram utilizados os dados gerados pela Aplicação da Lei da Ação das Massa nos sistemas binários. Os resultados obtidos mostraram que na modelagem de equilíbrio dos sistemas binários ambas as metodologias apresentaram desempenho semelhante, entretanto na predição do equilíbrio do sistema ternário as Redes Neurais Artificiais não foram eficientes. Também foram treinadas redes com a inclusão de dados experimentais ternários. Na modelagem do equilíbrio do sistema ternário, a Lei da Ação das Massas foi mais eficiente que as redes neurais em todos os casos.Palavras-chave: redes neurais artificiais, lei da ação das massas, troca iônica.
Resumo AbstractA Lei da Ação das Massas é geralmente empregada na modelagem dos dados experimentais de equilíbrio de processos de troca iônica. Esta metodologia é baseada na definição da constante termodinâmica de equilíbrio químico e considera as não idealidades na fase sólida e na fase aquosa. Outra alternativa para Networks. This work makes a comparison between both methodologies used on modeling of the equilibrium on ion exchange processes of the binary systems Pb 2+ -Na + ,
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