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Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W115987239> ?p ?o ?g. }

• W115987239 abstract "La simulation et l'optimisation de la conduite des reacteurs chimiques se heurtent tres souvent a la difficulte de disposer d'un modele stoechio-cinetique de la transformation chimique mise en oeuvre. Dans ce travail une approche de representation de type reseaux de neurones est proposee pour developper rapidement un modele stoechio-cinetique a partir d'un ensemble de donnees obtenues par un suivi en-ligne des concentrations lors d'experiences realisees en mode discontinu. Dans une premiere partie, nous avons developpe la demarche dans le cas de la reaction equilibree d'esterification du methanol par l'acide acetique a partir de donnees obtenues en mode batch isotherme. Le modele neuronal obtenu est forme de l'association de quatre modeles, chacun specialise dans la prediction de l'evolution d'une espece chimique. Par la suite, nous avons integre le modele neuronal developpe dans une structure de simulation hybride et nous avons pu conclure qu'il pouvait permettre de transposer la reaction d'esterification d'un reacteur batch a un reacteur semi-batch ainsi qu'a un reacteur/echangeur avec ecoulement piston. Dans la derniere partie de cette etude, nous avons repris la demarche de modelisation par reseaux de neurones pour l'appliquer a la reaction d'esterification de l'anhydride propionique par le 2-butanol, qui n'est pas equilibree mais qui presente un comportement auto-catalytique. Le modele obtenu a egalement ete integre dans une structure de simulation hybride qui permet de predire l'evolution des differents constituants le long de la ligne reactionnelle lors de la mise en oeuvre de la reaction dans un reacteur/echangeur piston de type echangeur a plaques. Nous avons obtenu des resultats tres satisfaisants qui temoignent de la faisabilite et la validite de notre demarche." @default.
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