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J-GLOBAL ID：202202235115905062   整理番号：22A1042921

超音波支援技術を応用したゴマ油のエステル交換からのバイオディーゼル生産の最適化:RSMとANN-PSOハイブリッドモデルの比較【JST・京大機械翻訳】

The optimization of biodiesel production from transesterification of sesame oil via applying ultrasound-assisted techniques: comparison of RSM and ANN-PSO hybrid model

著者 (3件)： Soltani Hadi (Department of Chemical Engineering, Ahar Branch, Islamic Azad University, Ahar, Islamic Republic of Iran) ,  Karimi Asadollah (Department of Chemical Engineering, Faculty of Engineering, University of Maragheh, Maragheh, Islamic Republic of Iran) ,  Falahatpisheh Sahar (Department of Chemical Engineering, Ahar Branch, Islamic Azad University, Ahar, Islamic Republic of Iran)
資料名： Chemical Product and Process Modeling  (Chemical Product and Process Modeling)
巻： 17  号： 1  ページ： 55-67  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3770A  ISSN： 2194-6159  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)

抄録/ポイント： 化石燃料の有限源とそれらの高い排出のため,汚染の少ない代替燃料を生産する適切な方法を認識することは注目に値する。本論文では,超音波支援波(均一水酸化ナトリウム触媒を用いる)下でのゴマ油によるメタノールのエステル交換からのバイオディーゼル(脂肪酸メチルエステル)の生産を研究した。さらに,バイオディーゼル製造の最適化と予測を研究し,応答曲面法(RSM)の2つの方法と人工ニューラルネットワーク(ANN)粒子群アルゴリズム(PSO)の組合せモデルと比較した。中心複合計画(CCD)を用いて,Expert設計ソフトウェアにおけるバイオディーゼルの収率に及ぼす独立変数(メタノール/油モル比,触媒パーセント,反応時間および温度)の影響を調べた。RSMとANN-PSOハイブリッド法を用いて実験結果を解析し,収率を最大化するための最適条件も計算した。RSMとANN-PSOによって予測されたバイオディーゼルの最高収率は,それぞれ87.4と90.58%であった。RSMとANN-PSOハイブリッドモデルを最小二乗誤差に基づいて統計的に比較した。RSMとANN-PSOハイブリッドモデルの相関係数は,それぞれ0.959と0.999であった。両モデルは実際の結果と良好な一致を示したが,ANN-PSOハイブリッドモデルはRSM上の最適点に対して強力な予測を有した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  *超音波 ,  触媒 ,  ニューラルネットワーク ,  相関係数 ,  *エステル交換 ,  *胡麻油 ,  化石燃料 ,  ソフトウェア ,  応答曲面法 ,  モル比 ,  *バイオディーゼル燃料 ,  脂肪族アルコール
準シソーラス用語： 独立変数 ,  *ハイブリッドモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 人工ニューラルネットワーク(ANN) ,  最適化 ,  粒子群最適化(PSO) ,  応答曲面法(RSM) ,  超音波

分類 (1件)： 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 (9件)： 超音波 ,  支援技術 ,  応用 ,  ゴマ油 ,  エステル交換 ,  バイオディーゼル ,  最適化 ,  PSO ,  ハイブリッドモデル