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J-GLOBAL ID：201802285789891150   整理番号：18A0386768

エステル交換によるバイオディーゼル合成に及ぼす超音波と機械的撹はんの影響の推定のためのハイブリッドneroファジィ法【Powered by NICT】

Hybrid nero-fuzzy methods for estimation of ultrasound and mechanically stirring Influences on biodiesel synthesis through transesterification

著者 (4件)： Sajjadi Baharak (Department of Chemical Engineering, Faculty of Engineering, University of Malaya, 50603 Kuala Lumpur, Malaysia) ,  Asaithambi Perumal (Department of Chemical Engineering, Faculty of Engineering, University of Malaya, 50603 Kuala Lumpur, Malaysia) ,  Raman Abdul Aziz Abdul (Department of Chemical Engineering, Faculty of Engineering, University of Malaya, 50603 Kuala Lumpur, Malaysia) ,  Ibrahim Shaliza (Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, University of Malaya, 50603 Kuala Lumpur, Malaysia)
資料名： Measurement  (Measurement)
巻： 103  ページ： 62-76  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0315B  ISSN： 0263-2241  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： エステル交換効率の正確な推定は,運転条件を設計し,バイオディーゼル生産の最大収率を得るために必要である。それに応じて,本研究の目的は,バイオディーゼル合成の従来法としての新規および機械的撹はんと超音波照射下でエステル交換収率を予測するための三種類のハイブリッドソフトコンピューティング技法の適用性を分析することである。モデルはANFIS PSO(粒子群最適化と結合した適応ニューロファジィ推論システム),ANFIS GA(遺伝的アルゴリズムと結合した適応ニューロ-ファジィ推論システム)およびANFIS DE(微分進化と結合した適応ニューロファジィ推論システム)を含んでいる。反応温度,反応時間,反応物質濃度,触媒負荷と電力入力を含む独立変数は,ネットワーク入力として考慮した反応収率は,ネットワーク出力と考えられた。得られたシミュレーション結果は,Kolmogrov Smirnov法と根平均二乗誤差(RMSE)と決定係数(R~2)を用いて解析した。分析は提案したモデルの妥当性を確認した。ANFIS PSOは訓練フェーズにおいてより優れた性能を有していたが,試験相における最も弱い結果を発生することが分かった。一方,ANFIS DEは超音波照射又は機械的撹拌の下でエステル交換収率を推定するための他の方法と比較して最良の統計的特性を提供した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 電力 ,  適応性 ,  *曖昧さ ,  *撹拌 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *エステル交換 ,  超音波照射 ,  位相 ,  反応時間 ,  ファジィニューラルネットワーク ,  *バイオディーゼル燃料 ,  触媒 ,  *超音波 ,  ネットワーク ,  シミュレーション

著者キーワード (7件)： バイオディーゼル ,  エステル交換 ,  超音波 ,  ニューロ-ファジィ推論システム ,  ANFIS PSO ,  ANFIS GA ,  ANFIS DE

分類 (1件)： 長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O)

タイトルに関連する用語 (6件)： エステル交換 ,  バイオディーゼル ,  超音波 ,  撹はん ,  推定 ,  ファジィ