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J-GLOBAL ID:202202224596119201   整理番号:22A1121397

廃ひまわり油バイオディーゼルのための経験的モデルと粒子群最適化と沸点予測モデルの性能比較【JST・京大機械翻訳】

Performance comparison of empirical model and Particle Swarm Optimization & its boiling point prediction models for waste sunflower oil biodiesel
著者 (17件):
資料名:
巻: 33  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: W2978A  ISSN: 2214-157X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 短報  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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バイオディーゼルの沸点を予測するための相関の欠如は,燃料使用者が効果的なエンジン性能を達成するのを防ぐ。燃料特性の品質調節器の中で,沸騰点であり,文献における不在は,実際のエンジン性能を達成するために燃料取扱者を防いだ。本研究では,ひまわり油メタノリシスの機構を応答曲面法(RSM)と粒子群最適化(PSO)によって研究した。経験的モデル(EM)を用いて,メチルバイオディーゼル製造の最適収率とエステル交換変数を相関させた。その後,統計的回帰法を用いてバイオディーゼル対バイオディーゼル画分のMBPとバイオディーゼル対動粘度のMBPをモデル化した。廃ひまわり油メチルエステル(WSOME)の収率(97%)は,メタノール/SFOモル比が6/1,KOHが1%wt,保持時間が78分であった。PSOモデルは測定の高度な係数を示し,RSMモデルに関連した二乗平均平方根誤差の劣った値を示した。RSM予測収率に関連したPSO予測値は,保守的実験の予測不足に対する信頼性と拡張性を示した。合成されたWSOMEの燃料特性は,確立されたグリーン燃料標準の範囲内であった。PSOによるRSMは,WSOからメチルバイオディーゼルを生産するための効率的なツールを示した。最小二乗回帰と放物式方程式は,動粘度の関数として,バイオディーゼル画分とMBPの関数としてMBPを相関させた。結論として,この研究の結果は,産業廃棄物油からのバイオディーゼル生産およびバイオディーゼル産業におけるMBPの予測に有用である。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. 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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生物燃料及び廃棄物燃料 

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