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J-GLOBAL ID：202002232687302576   整理番号：20A0534214

不均一触媒として焼成卵殻を用いたゴム種子油(RSO)からの連続バイオディーゼル生産の最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimization of continuous biodiesel production from rubber seed oil (RSO) using calcined eggshells as heterogeneous catalyst

著者 (4件)： A.V.S.L.Sai Bharadwaj (Department of Chemical Engineering, National Institute of Technology, Tiruchirappalli, India) ,  Subramaniapillai Niju (Department of Biotechnology, PSG College of Technology, Coimbatore, Tamilnadu, India) ,  Khadhar Mohamed Meera Sheriffa Begum (Department of Chemical Engineering, National Institute of Technology, Tiruchirappalli, India) ,  Narayanan Anantharaman (Department of Chemical Engineering, National Institute of Technology, Tiruchirappalli, India)
資料名： Journal of Environmental Chemical Engineering  (Journal of Environmental Chemical Engineering)
巻： 8  号： 1  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2960A  ISSN： 2213-3437  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： 本研究は,不均一触媒として卵殻から誘導された酸化カルシウム(CaO)を用いた原料としてのゴム種子油(RSO)からの連続バイオディーゼル生産について説明する。2つの異なる最適化ツール応答曲面法(RSM)および人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いて,メタノール:油モル比(mol/mol),滞留時間(時間)および触媒濃度(wt%(油))のような実験パラメータの最適化を検討した。RSOのバイオディーゼルへの97.84%の変換が,9:1M比(mol/mol),4(時間)の滞留時間および5(wt%(油))触媒濃度の最適プロセス条件で観察された。最終応答に及ぼす影響パラメータとしてメタノール:油モル比を有する強制的設計モデルをRSM研究から観察した。ANNモデルにおけるエポック-2における1.3421の最良の検証性能における4.4×10~5の平均二乗誤差(MSE)値が観察された。RSMから得られた値0.9118の決定係数とANNから得られた0.99の係数を比較すると,ANNモデルは触媒として焼成卵殻を用いたRSOからの連続バイオディーゼル生産における実験データと良く適合すると結論した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モル比 ,  *卵殻 ,  *最適化 ,  酸化カルシウム ,  *触媒 ,  *バイオディーゼル燃料 ,  滞留時間 ,  ニューラルネットワーク ,  応答曲面法 ,  脂肪族アルコール
準シソーラス用語： 決定係数 ,  平均二乗誤差 ,  EPOC ,  *種子油 ,  *不均一系触媒 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 最適化 ,  ゴム種子油 ,  バイオディーゼル ,  応答曲面法 ,  人工神経回路網

分類 (2件)： 光化学反応  (CB08020F) ,  生物燃料及び廃棄物燃料  (LB02020Y)

物質索引 (1件)： メタノール

タイトルに関連する用語 (7件)： 不均一触媒 ,  焼成 ,  卵殻 ,  ゴム ,  種子油 ,  バイオディーゼル ,  最適化