Random Forest 방법을 적용한 초저유량 하이드로싸이클론 설계 및 성능예측

김창원; 서영진

doi:10.7735/ksmte.2020.29.2.83

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김창원 (Korea Institute of Machinery and Materials) 서영진 (Kumoh National Institute of Technology)

저널정보: 한국생산제조학회 한국생산제조학회지 한국생산제조학회지 Vol.29 No.2

발행연도: 2020.4

수록면: 83 - 88 (6page)

DOI: 10.7735/ksmte.2020.29.2.83

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A hydrocyclone is a particle separation device. Due to their simple shapes and real-time particle separation functions, hydrocyclones are used in several industrial sites. However, the design of a hydrocyclone through numerical analysis takes prolonged time. In this study, a machine learning method is utilized to reduce the hydrocyclone design time. By using a random forest-based learning algorithm, the following three tasks were accomplished: particle separation efficiency was predicted under given design parameters; design parameters were extracted for a given bid size and the corresponding separation efficiency; finally, an extrapolation-based separation efficiency was investigated. The performance of the proposed learning algorithm-based prediction is demonstrated by comparing the results with numerical analysis data.

#Hydro cyclone #Numerical analysis #Machine learning #Random forest #Design parameter prediction

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Chirag M. Khalde / 2019 / Computational and Experimental Study of Sand Entrapment in a Hydrocyclone During Desanding Operations in Oil Fields: Consequences for Leakage and Separation Efficiency / SPE Production & Operations 34(03):520~535

Medronho, R. A. / 2005 / Numerical Simulation of Hydrocyclones for Cell Separation / Latin American Applied Research 35:1~8

Caie Zhang / 2017 / Effects of curvature radius on separation behaviors of the hydrocyclone with a tangent-circle inlet / Powder Technology 305:156~165

D. Vega-Garcia / 2018 / Optimising small hydrocyclone design using 3D printing and CFD simulations / Chemical Engineering Journal 350:653~659

Rokach, L. / 2005 / Data Mining and Knowledge Discovery Handbook / Springer

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