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L'applicazione delle reti neurali è stata considerata uno strumento promettente per l'analisi del processo di scambio ionico, grazie alla loro semplicità di simulazione, previsione e modellazione. Questo processo è complesso, non lineare e coinvolge molti fattori che influenzano i meccanismi di assorbimento degli ioni dalla soluzione pregnante; la fase successiva è l'eluizione. Per migliorare le prestazioni del processo di scambio ionico, è necessario ottimizzare e analizzare il processo. La maggior parte dei modelli basati sul processo di scambio ionico sono teorici. La modellazione e la simulazione sono strumenti per raggiungere gli obiettivi. La maggior parte di questi modelli deriva da descrizioni fisiche e dalla comprensione del processo di scambio ionico in base a determinate ipotesi. Tuttavia, come già detto, sono matematicamente complessi, costosi dal punto di vista computazionale e idealmente richiedono una conoscenza molto dettagliata del processo di scambio ionico stesso. Pertanto, è necessario trovare un mezzo alternativo per prevedere le prestazioni del processo, il che ha portato all'interesse dei ricercatori per l'applicazione delle tecniche di rete neurale.
Über den Autor / die Autorin
O Dr. John Kabuba Tshilenge é professor no Departamento de Engenharia Química da Universidade de Tecnologia de Vaal. Tem mais de 13 anos de experiência no meio académico. Publicou mais de 30 artigos revistos por pares em revistas, conferências e capítulos de livros. Os seus interesses de investigação centram-se principalmente nas grandes áreas do tratamento de águas residuais e das redes neuronais.
