Neural Network Modeling and Experimental Study of Radon Separation from Water


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Against the improvement of science and technology, earthquake is one of natural disasters that human cannot predict. Researchers indicated that there are many earthquake precursors. One of these precursors is a change in radon concentration in thermal waters about of active faults. Most of radon monitors cannot detect radon concentration in water directly, and they can detect radon concentration in air. Therefore, radon molecules should be separated from water and transferred to air. In this study, a bubbling system was used for the transfer of radon from water to air. Mathematical and neural network modeling of this system has been performed. The time constant parameter as an indicator of the separation rate was less than 20 min in most of experimental conditions. After validation of the models with experimental data, the effects of water and air flow rates and water temperature on the speed response of this system have been studied.

Ключевые слова

Об авторах

Maryam Mirzaie

Department of Chemical Engineering, Faculty of Engineering

Автор, ответственный за переписку.
Email: Mirzaie.m1390@gmail.com
Иран, Kerman, 76169-14111

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2018

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).