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J-GLOBAL ID：202002286347383093   整理番号：20A2156601

古紙からのメタン生産を最大化するための人工知能の応用【JST・京大機械翻訳】

Application of artificial intelligence to maximize methane production from waste paper

著者 (11件)： Olabi A.G. (Department of Sustainable and Renewable Energy Engineering, University of Sharjah, Sharjah, UAE) ,  Olabi A.G. (Center for Advanced Materials Research, University of Sharjah, Sharjah, UAE) ,  Olabi A.G. (Mechanical Engineering and Design, Aston University, School of Engineering and Applied Science, Birmingham, UK) ,  Nassef Ahmed M. (College of Engineering at Wadi Addawaser, Prince Sattam Bin Abdulaziz University, Al-Kharj, Saudi Arabia) ,  Nassef Ahmed M. (Computers and Automatic Control Engineering Department, Faculty of Engineering, Tanta University, Tanta, Egypt) ,  Rodriguez Cristina (School of Computing, Engineering and Physical Sciences, University of the West of Scotland, Paisley, UK) ,  Abdelkareem Mohammad A. (Department of Sustainable and Renewable Energy Engineering, University of Sharjah, Sharjah, UAE) ,  Abdelkareem Mohammad A. (Center for Advanced Materials Research, University of Sharjah, Sharjah, UAE) ,  Abdelkareem Mohammad A. (Chemical Engineering Department, Faculty of Engineering, Minia University, Minya, Egypt) ,  Rezk Hegazy (College of Engineering at Wadi Addawaser, Prince Sattam Bin Abdulaziz University, Al-Kharj, Saudi Arabia) ,  Rezk Hegazy (Electrical Engineering Department, Faculty of Engineering, Minia University, Minya, Egypt)
資料名： International Journal of Energy Research  (International Journal of Energy Research)
巻： 44  号： 12  ページ： 9598-9608  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0249B  ISSN： 0363-907X  CODEN： IJERDN  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,廃棄物紙からのメタン生産を強化するための人工知能に基づく方法論を提案する。提案方法はファジー論理ベースのモデリングと最新の最適化を結合した。最初に,ファジー論理モデリングによるメタン生産プロセスのロバスト適応ネットワークベースのファジー推論システムモデルを,実験データセットを用いて作成した。第二に,粒子スウォーム最適化器を用いて最適プロセス条件を得た。最適化手順の間,メタン生産を最大化するために,ビート時間と原料/接種比を決定変数として用いた。提案した方法論から得た結果を応答曲面法で得た結果と比較した。比較の結果は,提案した方法の優位性を確認した。ファジィモデルは,ANOVAと比較して実験データにより良い適合を示した。ファジィモデルは,ANOVAと比較して,より高い決定係数と二乗平均平方根誤差のより低い値を示した。さらに,提案された戦略は,モデル化と最適化であり,拡張範囲条件でバイオメタン収率を増加させるための有効な方法である。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  分散分析 ,  廃棄物 ,  *人工知能 ,  生産プロセス ,  ロバスト性 ,  ファジィ論理 ,  応答曲面法 ,  アルカン
準シソーラス用語： ファジィモデル ,  決定係数 ,  バイオメタン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： バイオマス ,  バイオメタン ,  ファジィ論理 ,  最適化 ,  再生エネルギー ,  古紙

分類 (2件)： 燃料電池  (YB04040V) ,  気体燃料の製造  (YE02030F)

物質索引 (1件)： メタン

タイトルに関連する用語 (5件)： 古紙 ,  メタン ,  最大化 ,  人工知能 ,  応用