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J-GLOBAL ID：201702271927920416   整理番号：17A1093620

電気化学インピーダンス分光法に基づくシステムと人工神経回路網によるパイナップル廃棄物中のエタノール定量化【Powered by NICT】

Ethanol quantification in pineapple waste by an electrochemical impedance spectroscopy-based system and artificial neural networks

著者 (5件)： Conesa Claudia (Instituto de Ingenieria de Alimentos para el Desarrollo (IIAD), Universitat Politecnica de Valencia, Cami de Vera s/n, 46022 Valencia, Spain) ,  Sanchez Luis Gil (Centro de Reconocimiento Molecular y Desarrollo Tecnologico (IDM), Unidad Mixta Universitat Politecnica de Valencia - Universitat de Valencia, Cami de Vera s/n, 46022 Valencia, Spain) ,  Segui Lucia (Instituto de Ingenieria de Alimentos para el Desarrollo (IIAD), Universitat Politecnica de Valencia, Cami de Vera s/n, 46022 Valencia, Spain) ,  Fito Pedro (Instituto de Ingenieria de Alimentos para el Desarrollo (IIAD), Universitat Politecnica de Valencia, Cami de Vera s/n, 46022 Valencia, Spain) ,  Laguarda-Miro Nicolas (Centro de Reconocimiento Molecular y Desarrollo Tecnologico (IDM), Unidad Mixta Universitat Politecnica de Valencia - Universitat de Valencia, Cami de Vera s/n, 46022 Valencia, Spain)
資料名： Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems  (Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems)
巻： 161  ページ： 1-7  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0150B  ISSN： 0169-7439  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： 電気化学インピーダンス分光法(EIS)技術を用いて,パイナップル廃棄物試料中のエタノール濃度を測定するために適用した。これを行うために,六種類の濃度のエタノールは,パイナップル試料に添加し,ステンレス鋼二重針電極に関係する先進ボルタンメトリー,インピーダンス分光法と電位差測定分析器(AVISPA)デバイスの著者らの研究グループとで設計したシステムを用いて分析した。結果は6.0×10~5Hzと8.0×10~5Hzの間の周波数における位相データはエタノール濃度に対して最も高い感度を示した。主成分分析(PCA)は,潜在的な識別を確認し,部分最小二乗(PLS)回帰は試料中のエタノールを正確に定量化できる数学モデルを示した。プログラマブル装置における柔軟で正確なモデルを実現するために,異なるタイプの人工ニューラルネットワーク(ANNs)を研究した:ファジィARTMAP,多層フィードフォワード(MLFF)アルゴリズム。その結果,決定係数(R2)=0.996と予測(RMSEP)=0.408の根平均二乗誤差が得られた。,容易,低コスト,迅速及び可搬方法でパイナップル廃棄物の発酵に沿ったエタノール定量のための代替法として,この技術を導入することができた。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： 主成分分析 ,  *電気化学 ,  分析機器 ,  *廃棄物 ,  部分最小二乗法 ,  ボルタンメトリー ,  *スペクトロスコピー ,  周波数 ,  数学モデル ,  *ニューラルネットワーク ,  アルゴリズム ,  ステンレス鋼 ,  *パイナップル ,  脂肪族アルコール
準シソーラス用語： *インピーダンス分光法 ,  *電気化学インピーダンス分光法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 電気化学的インピーダンス分光法 ,  エタノール ,  パイナップル廃棄物 ,  人工ニューラルネットワーク

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  有機化合物の物理分析  (CC03034A)

物質索引 (1件)： エタノール

タイトルに関連する用語 (6件)： 電気化学インピーダンス分光法 ,  人工神経回路網 ,  パイナップル ,  廃棄物 ,  エタノール ,  定量化