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J-GLOBAL ID：201702277242961637   整理番号：17A1745765

工業的分析/元素分析と可視-近赤外スペクトルに基づき,農作物藁の高位発熱量を予測した。【JST・京大機械翻訳】

Predicting Gross Calorific Value of Agricultural FeedstockBased on Proximate/Ultimate Analysis andVisible-Near Infrared Spectroscopy

著者 (6件)： Xiong Xianqing (南京林業大学家居与工業設計学院,江蘇 南京,210037) ,  Qian Shaoping (浙江大学生物系統工程与食品科学学院,浙江 杭州,310058) ,  Sheng Kuichuan (浙江大学生物系統工程与食品科学学院,浙江 杭州,310058) ,  He Yong (浙江大学生物系統工程与食品科学学院,浙江 杭州,310058) ,  Fang Lu (南京林業大学家居与工業設計学院,江蘇 南京,210037) ,  Wu Zhihui (南京林業大学家居与工業設計学院,江蘇 南京,210037)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 37  号： 5  ページ： 1622-1627  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2093A  ISSN： 1000-0593  CODEN： GYGFED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ますます多くの農作物藁はバイオマス燃料(バイオマス粒子)を生産するために使用されており,民生用および工業用ボイラのバイオ燃料として使用されている。高位発熱量はバイオ燃料の燃焼性能を測定する主要なパラメータの一つであり、バイオマスの利用可能な含有量を反映するが、従来の酸素弾性分析法を用いて高位の発熱量を測定する時に、高速で正確な方法で農作物茎の高位発熱量を評価し、高品質のバイオマス粒子燃料を調製する。工業分析/元素分析と可視-近赤外スペクトル分析に基づき、5種類の農作物藁(稲わら、麦わら、綿茎、アブラナ茎とトウモロコシ茎)の高位発熱量予測モデルを比較分析した。まず第一に,多重線形回帰(MLR),逐次回帰(SWR),および逆伝播人工ニューラルネットワーク(BPNN)モデルを用いて,5種類の農作物藁の工業的分析と元素分析に基づいて,以下の結果を得た。高位発熱量予測モデルを提案し,MLRモデルには良好な相関係数(R2)があり,予測二乗平均平方根誤差(RMSEP)と予測標準偏差(RPD)はそれぞれ0.921,0.135と3.49であった。また、可視-近赤外スペクトルにより農作物藁を分析し、スペクトルデータに対して最小二乗回帰(PLR)を行い、高位発熱量予測モデルを構築でき、R2とRMSEPはそれぞれ0.8892と0.412であることが予測された。研究結果により、MLRモデルとPLRモデルは、それぞれ工業分析/元素分析と可視-近赤外スペクトルモデリングに基づき、農作物藁の高位熱量測定装置の開発に対して基礎モデルを提供できることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相関係数 ,  *農作物 ,  *元素分析 ,  生物燃料 ,  *予測 ,  近成分析 ,  モデリング ,  標準偏差 ,  酸素 ,  ニューラルネットワーク ,  *近赤外スペクトル ,  予測モデル ,  バイオマス ,  *発熱量 ,  *総発熱量 ,  モデル

著者キーワード (4件)： Crop residues ,  BPNN ,  NIR ,  Gross calorific value

分類 (1件)： 生物燃料及び廃棄物燃料  (LB02020Y)

タイトルに関連する用語 (8件)： 工業 ,  分析 ,  元素分析 ,  近赤外スペクトル ,  農作物 ,  藁 ,  高位発熱量 ,  予測