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J-GLOBAL ID:202202215385625073   整理番号:22A0448535

土壌中の栄養素の代替供給源としての熱分解によるバナナ果皮由来のバイオチャーの安定性:フィードフォワードニューラルネットワークモデリング研究【JST・京大機械翻訳】

Stability of biochar derived from banana peel through pyrolysis as alternative source of nutrient in soil: feedforward neural network modelling study
著者 (3件):
資料名:
巻: 194  号:ページ: 70  発行年: 2022年 
JST資料番号: D0789B  ISSN: 0167-6369  CODEN: EMASDH  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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バナナ果皮由来のバイオチャーは作物成長を促進し,一方肥料使用を減らす土壌の代替栄養素として使用できる。バイオチャー安定性は土壌中バイオチャー滞留時間と比例関係があり,カリウムは植物成長に必要な必須栄養素の1つである。本研究は,原料としてバナナ皮を用いて,温度,滞留時間,および加熱速度のような最適熱分解操作条件の提供を目的とする。電気管状炉を用いて,バナナ果皮をバイオチャーに変換する熱分解プロセスを実施した。バイオ炭の元素組成はカリウム,酸素(O)および炭素(C)含有量である。O:C比をバイオ炭安定性指標として用いた。結果の解析は,操作温度がバイオ炭収率,バイオ炭安定性,およびバイオチャーカリウム含有量に最も顕著な影響を及ぼすことを示した。さらに,多層フィードフォワード人工ニューラルネットワークモデルを熱分解プロセスのために開発した。11の訓練アルゴリズムを選択して,多入力多出力ニューラルネットワーク(MIMO)をモデル化した。最も適切な訓練アルゴリズムを,二乗平均誤差(RMSE),平均絶対誤差(MSE),平均絶対百分率誤差(MAPE),回帰(R2)の4つの性能基準を通して同定した。結果は,Levenberg-Marquardt逆伝搬訓練アルゴリズムが最も低い誤差を有することを示した。選択した訓練アルゴリズムから,ニューラルネットワークを訓練し,バナナ果皮の最適操作パラメータを490°C,110分,および11°C/分,47.78%の高収率,0.2393のO/C比,および14.04wt%のカリウムで予測した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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土壌汚染 

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