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J-GLOBAL ID:201902267219539010   整理番号:19A0657821

人工神経回路網モデルを用いたディーゼル-バイオディーゼルブレンドのセタン指数,フラッシュポイント,及び含有量硫黄の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting Cetane Index, Flash Point, and Content Sulfur of Diesel-Biodiesel Blend Using an Artificial Neural Network Model
著者 (8件):
資料名:
巻: 31  号:ページ: 3913-3920  発行年: 2017年 
JST資料番号: E0805B  ISSN: 0887-0624  CODEN: ENFUEM  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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人工ニューラルネットワーク(ANNs)を用いて,蒸留曲線(ASTM D86),20°C(ASTM D405)での比重,セタン指数(ASTM D4737),引火点(ASTM D93),および硫黄含有量(ASTM D4294)を用いてディーゼル混合物(7%(v/v)バイオディーゼル)の引火点,セタン指数および硫黄含有量(S1800)を予測した。文献で記述された他のケモメトリックスに基づくモデルと比較して得られた低い誤差値と参照値と予測値の間の高い相関係数は,ANNsが引火点,セタン価/セタン価,および硫黄含有量(S1800)の決定に有効であることを示した。構築したモデルは,異なる組成(50,500および1800mg kg(-1))のディーゼル試料を含み,ブラジル市場における燃料の多様性を明らかにした。さらに,提案した方法は,ディーゼルの品質管理を評価するためのルーチン試験の結果を適用するので,低コストと容易な実装のような利点を有している。Copyright 2019 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (3件):
分類
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圧縮点火機関  ,  生物燃料及び廃棄物燃料  ,  石油と石油製品の性質,分析,試験 

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