Применение нейронных сетей рассматривается как перспективный инструмент для анализа ионообменного процесса из-за их простоты в отношении моделирования, прогнозирования и моделирования. Этот процесс является сложным, нелинейным и включает в себя множество факторов, влияющих на механизмы поглощения ионов из беременного раствора, последующим этапом которого является элюирование.

Для того чтобы повысить эффективность ионообменного процесса, необходимо провести его оптимизацию и анализ. Большинство моделей, основанных на ионообменном процессе, являются теоретическими.

Моделирование и симуляция являются инструментами для достижения поставленных целей. Большинство этих моделей создаются на основе физических описаний и понимания процесса ионообмена при определенных допущениях.

Однако, как уже говорилось выше, они математически сложны, требуют больших вычислительных затрат и в идеале требуют очень детального знания самого процесса ионообмена. Поэтому необходимо найти альтернативные способы прогнозирования эффективности процесса, что привело к интересу исследователей к применению методов нейронных сетей.

. .