文献

J-GLOBAL ID：201302271593081956   整理番号：13A1060015

統合モデル化と実験的手法による発電用途の微生物燃料電池の多変数最適化

Optimizing multi-variables of microbial fuel cell for electricity generation with an integrated modeling and experimental approach

著者 (5件)： FANG Fang (Dep. of Chemistry, Univ. of Sci. & Technol. of China, Hefei 230026, CHN) ,  FANG Fang (Key Lab. of Integrated Regulation and Resource Dev. on Shallow Lakes, Ministry of Education, Hohai Univ., Nanjing ...) ,  ZANG Guo-long (Dep. of Chemistry, Univ. of Sci. & Technol. of China, Hefei 230026, CHN) ,  SUN Min (Dep. of Chemistry, Univ. of Sci. & Technol. of China, Hefei 230026, CHN) ,  YU Han-qing (Dep. of Chemistry, Univ. of Sci. & Technol. of China, Hefei 230026, CHN)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 110  ページ： 98-103  発行年： 2013年10月 
JST資料番号： A0097A  ISSN： 0306-2619  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 微生物燃料電池(MFC)は,廃水中の化学エネルギーを電気に変換する装置であり,その性能は多変数の影響を受ける。発電と排水処理の複合システムを設計して最適化するために,数学的なモデル化法は,役に立つ選択肢になり得る。本稿では,製作後,多変数MFCsの操作を最適化するために,均一設計(UD),関連性ベクトルマシン(RVM)の機械学習アプローチ,および加速遺伝的アルゴリズム(AGA)の大域探索アルゴリズムによる,斬新な統合型アプローチが,開発された。統合化されたUD-RVM-AGAアプローチにより,MFCの73.0%の最大クーロン効率と1097mW/m³の電力密度が,102mMのイオン濃度,7.75の初期pH,48.4mg/Lの媒体窒素濃度,および温度30.6°Cの最適条件の下で,推定された。検証実験におけるクーロン効率と電力密度,70.9%と1156mW/m³は,モデル化法で計算されたものに近い。結果は,統合型UD-RVM-AGAアプローチが複雑なMFCを最適化して,性能を高めるのに有効で信頼できることを,実証している。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *多変量解析 ,  アルゴリズム ,  *機械学習 ,  *燃料電池 ,  *エネルギー効率 ,  *エネルギー密度 ,  数学モデル ,  pH【水素イオン指数】 ,  イオン濃度
準シソーラス用語： 多変数解析 ,  探索アルゴリズム ,  関連ベクトルマシン ,  *微生物燃料電池 ,  Coulomb効率 ,  電力密度

分類 (1件)： 燃料電池  (YB04040V)

タイトルに関連する用語 (8件)： 統合モデル ,  実験 ,  手法 ,  発電 ,  用途 ,  微生物燃料電池 ,  多変数 ,  最適化