Integrated uncertainty quantification and sensitivity analysis of single-component dynamic column breakthrough experiments
Integrated uncertainty quantification and sensitivity analysis of single-component dynamic column breakthrough experiments
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单组分动态柱突破实验的综合不确定性量化和灵敏度分析
DOI：
10.1007/s10450-022-00361-z
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
3.3
通讯作者：
Ward A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ward A
我们已经进行了传统的分析，一组动态突破实验上的/He系统吸附到活性炭通过拟合一维动态柱突破模型的瞬态实验剖面。我们已经量化的不确定性，在拟合的模型参数使用贝叶斯推理技术，并通过动态模型传播这些参数的不确定性，以评估建模的鲁棒性。我们已经发现出口摩尔分数分布、内部温度分布和内部吸附分布的显著不确定性约为。为了评估路线，以减少这些不确定性，我们已经应用了全局方差为基础的灵敏度分析的动态模型，使用Sobol方法。我们已经发现，近似的观测到的变化的建模输出可以归因于吸附等温线参数，描述其温度依赖性的不确定性。我们还提出了各种建议，从业者，使用发达的贝叶斯统计工具，关于等温线模型的选择，选择的拟合数据提取系统的具体参数和简化的壁能量平衡。
We have carried out the traditional analysis of a set of dynamic breakthrough experiments on the/He system adsorbing onto activated carbon by fitting a 1D dynamic column breakthrough model to the transient experimental profiles. We have quantified the uncertainties in the fitted model parameters using the techniques of Bayesian inference, and have propagated these parametric uncertainties through the dynamic model to assess the robustness of the modelling. We have found significant uncertainties in the outlet mole fraction profile, internal temperature profile and internal adsorption profiles of approximately. To assess routes to reduce these uncertainties we have applied a global variance-based sensitivity analysis to the dynamic model using the Sobol method. We have found that approximatelyof the observed variability in the modelling outputs can be attributed to uncertainties in the adsorption isotherm parameters that describe its temperature dependence. We also make various recommendations for practitioners, using the developed Bayesian statistical tools, regarding the choice of the isotherm model, the choice of the fitting data for the extraction of system specific parameters and the simplification of the wall energy balance.
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DOI：
10.1007/s10450-020-00269-6
发表时间：
2020-09
期刊：
Adsorption
影响因子：
--
作者：
N. Wilkins;A. Rajendran;S. Farooq
通讯作者：
N. Wilkins;A. Rajendran;S. Farooq
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影响因子：
1.3
作者：
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通讯作者：
N. Bousquet
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9.2
作者：
Z. Kis;K. Tak;D. Ibrahim;M. Papathanasiou;B. Chachuat;N. Shah;C. Kontoravdi
通讯作者：
C. Kontoravdi
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通讯作者：
M. Mazzotti
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通讯作者：
M. Mazzotti