文献

J-GLOBAL ID：201702256379865283   整理番号：17A0405416

熱重量分析と多変量データ解析を用いたバイオマスの予測燃料特性【Powered by NICT】

Predicting fuel properties of biomass using thermogravimetry and multivariate data analysis

著者 (3件)： Strandberg Anna (Thermochemical Energy Conversion Laboratory, Department of Applied Physics and Electronics, Umea University, S-901 87 Umea, Sweden) ,  Holmgren Per (Thermochemical Energy Conversion Laboratory, Department of Applied Physics and Electronics, Umea University, S-901 87 Umea, Sweden) ,  Brostrom Markus (Thermochemical Energy Conversion Laboratory, Department of Applied Physics and Electronics, Umea University, S-901 87 Umea, Sweden)
資料名： Fuel Processing Technology  (Fuel Processing Technology)
巻： 156  ページ： 107-112  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0298B  ISSN： 0378-3820  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： バイオマスの燃料特性を決定するための簡単で信頼性のある特性化法は,いくつかの異なる応用のために必要である。本論文では,熱重量分析を組み合わせた多変量データ解析を用いたこのような方法,燃料の熱分解挙動を記述し,実証した。試験に用いた材料は,焙焼パイロットプラントにおける異なる条件下で熱前処理木材チップの粉砕した試料であった。多変量モデルを用いた予測は,従来の曲線デコンボリューション手法と比較した。多変量手法はより優れた,より柔軟な性能を示し,質量収率予測のための2.7%の予測の誤差は29.4%の誤差をもたらすことを参照法と比較した。多変量法は曲線デコンボリューション法に比べてより厳しい条件下で前処理した試料を扱うことができた。元素組成,発熱量と揮発分含有量は,より高い精度で予測された。結果は,この方法の有用性,良好な品質のキャリブレーションデータを使用することの重要性を強調した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 木材チップ ,  焙焼 ,  *熱重量分析 ,  パイロットプラント ,  デコンボリューション ,  キャラクタリゼーション ,  揮発分 ,  前処理 ,  *バイオマス ,  熱分解
準シソーラス用語： 発熱量 ,  元素組成 ,  *多変量 ,  *燃料特性 ,  *多変量データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 熱重量分析 ,  多変量データ解析 ,  燃料特性化 ,  燃料組成 ,  焙焼

分類 (2件)： 生物燃料及び廃棄物燃料  (LB02020Y) ,  燃焼一般  (XE04010W)

タイトルに関連する用語 (6件)： 熱重量分析 ,  多変量データ ,  解析 ,  バイオマス ,  予測 ,  燃料特性