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J-GLOBAL ID：202102220667527551   整理番号：21A1621809

バイオディーゼル研究における機械学習技術:レビュー【JST・京大機械翻訳】

Machine learning technology in biodiesel research: A review

著者 (15件)： Aghbashlo Mortaza (Henan Province Engineering Research Center for Forest Biomass Value-added Products, School of Forestry, Henan Agricultural University, Zhengzhou 450002, China) ,  Aghbashlo Mortaza (Department of Mechanical Engineering of Agricultural Machinery, Faculty of Agricultural Engineering and Technology, College of Agriculture and Natural Resources, University of Tehran, Karaj, Iran) ,  Peng Wanxi (Henan Province Engineering Research Center for Forest Biomass Value-added Products, School of Forestry, Henan Agricultural University, Zhengzhou 450002, China) ,  Tabatabaei Meisam (Henan Province Engineering Research Center for Forest Biomass Value-added Products, School of Forestry, Henan Agricultural University, Zhengzhou 450002, China) ,  Tabatabaei Meisam (Higher Institution Centre of Excellence (HICoE), Institute of Tropical Aquaculture and Fisheries (AKUATROP), Universiti Malaysia Terengganu, 21030 Kuala Nerus, Terengganu, Malaysia) ,  Tabatabaei Meisam (Biofuel Research Team (BRTeam), Terengganu, Malaysia) ,  Tabatabaei Meisam (Microbial Biotechnology Department, Agricultural Biotechnology Research Institute of Iran (ABRII), Agricultural Research, Extension, and Education Organization (AREEO), Karaj, Iran) ,  Kalogirou Soteris A. (Department of Mechanical Engineering and Materials Science, Cyprus University of Technology, Kitiou Kyprianou 36, 3041, Limassol, Cyprus) ,  Soltanian Salman (Higher Institution Centre of Excellence (HICoE), Institute of Tropical Aquaculture and Fisheries (AKUATROP), Universiti Malaysia Terengganu, 21030 Kuala Nerus, Terengganu, Malaysia) ,  Soltanian Salman (Biofuel Research Team (BRTeam), Terengganu, Malaysia) ,  Hosseinzadeh-Bandbafha Homa (Biofuel Research Team (BRTeam), Terengganu, Malaysia) ,  Mahian Omid (School of Chemical Engineering and Technology, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, Shaanxi 710049, China) ,  Mahian Omid (Renewable Energy and Micro/Nano Sciences Lab, Department of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran) ,  Lam Su Shiung (Henan Province Engineering Research Center for Forest Biomass Value-added Products, School of Forestry, Henan Agricultural University, Zhengzhou 450002, China) ,  Lam Su Shiung (Higher Institution Centre of Excellence (HICoE), Institute of Tropical Aquaculture and Fisheries (AKUATROP), Universiti Malaysia Terengganu, 21030 Kuala Nerus, Terengganu, Malaysia)
資料名： Progress in Energy and Combustion Science  (Progress in Energy and Combustion Science)
巻： 85  ページ： Null  発行年： 2021年 
JST資料番号： C0570A  ISSN： 0360-1285  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： バイオディーゼルは,輸送燃料をより持続可能なものにするのに大きく寄与する可能性がある。バイオディーゼル生産と使用のためのプロセスの複雑性と非線形性のために,それらの設計,最適化,モニタリング,および制御のために,高速で正確なモデリングツールが必要である。データ駆動機械学習(ML)技術は,そのような高度に複雑なプロセスをモデル化するための従来の方法と比較して,優れた予測能力を示した。利用可能なML技術の中で,人工ニューラルネットワーク(ANN)技術は,バイオディーゼル研究において最も広く用いられているアプローチである。ANN手法は,不明確なシステムの入出力関係をマッピングするための人間の脳の神経学的処理能力を模倣する計算学習法である。その高い一般化能力を考えると,ANNは複雑な非線形実世界工学と科学的問題を扱う際に人気を得ている。本論文は,バイオディーゼル研究における機能近似,最適化,モニタリング,および制御問題を解明するために,ANNに特に焦点を当てて,様々なML技術応用を徹底的にレビューし,批判的に議論する。さらに,バイオディーゼル研究におけるML技術の使用の利点と短所を,この領域における将来のR&D努力を指示するために強調した。ML技術は,バイオディーゼル研究,バイオディーゼルの物理-化学特性,およびバイオディーゼル燃料内燃機関のモデル(トランス)エステル化プロセスに一般的に使用されている。バイオディーゼル産業にML技術を導入する主要な目的は,リアルタイムでバイオディーゼルシステムを監視および制御することである。しかし,これらの課題は,文献ではほとんど調査されていない。したがって,将来の研究は,生産効率,経済的実行可能性,および環境持続可能性を高めるために,バイオディーゼルシステムのリアルタイムプロセスモニタリングと制御のためのML技術の使用に向けられるようである。Copyright 2021 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： 最適化 ,  *学習 ,  ニューラルネットワーク ,  エステル化 ,  エステル交換 ,  近似法 ,  スループット ,  *機械学習 ,  *バイオディーゼル燃料
準シソーラス用語： 持続可能性 ,  生産効率 ,  プロセス監視 ,  予測能力 ,  データ駆動 ,  機械学習技術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 機械学習 ,  人工ニューラルネットワーク ,  バイオディーゼルシステム ,  エステル交換 ,  モデリング ,  制御

分類 (2件)： 生物燃料及び廃棄物燃料  (LB02020Y) ,  圧縮点火機関  (PB02030N)

タイトルに関連する用語 (4件)： バイオディーゼル ,  研究 ,  機械学習技術 ,  レビュー