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J-GLOBAL ID：202202240993697871   整理番号：22A0455527

遺伝的アルゴリズムと結合したニューラルファジィモデルによる廃プラスチック熱分解解析【JST・京大機械翻訳】

Waste Plastic Thermal Pyrolysis Analysis by a Neural Fuzzy Model Coupled with a Genetic Algorithm

著者 (5件)： Pan Ruming (Institut de Mecanique des Fluides de Toulouse (IMFT), CNRS-INPT-UPS, Universite de Toulouse, Toulouse, France) ,  Duque Joao Vitor Ferreira (Institut de Mecanique des Fluides de Toulouse (IMFT), CNRS-INPT-UPS, Universite de Toulouse, Toulouse, France) ,  Duque Joao Vitor Ferreira (Federal Institute of Education, Science and Technology of Espirito Santo, Serra, Brazil) ,  Duque Joao Vitor Ferreira (Laboratory of Combustion and Combustible Matter (LCC), PPGEM, Federal University of Espirito Santo, Vitoria, Brazil) ,  Debenest Gerald (Institut de Mecanique des Fluides de Toulouse (IMFT), CNRS-INPT-UPS, Universite de Toulouse, Toulouse, France)
資料名： Waste and Biomass Valorization  (Waste and Biomass Valorization)
巻： 13  号： 1  ページ： 135-148  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5018A  ISSN： 1877-2641  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： 廃プラスチック(WP)熱分解は,燃料を生産するためにWPを利用する有望な方法である。本研究は,将来の工業および商業生産に対する方向を提供する方法を検討した。プロセス温度,WP転化率および熱分解速度は,工業用途のための決定的な因子である。従って,熱重量(TG)実験を,異なる加熱速度で行い,実験WP質量分率,WP転化率および熱分解速度を得て,それは,温度および加熱速度によって変化した。さらに,ニューラルファジィモデルと遺伝的アルゴリズム(GA)を採用して,異なる温度範囲での最適操作条件を決定した。ニューラルファジーモデル予測WP変換と熱分解速度は実験結果と非常に一致し,この応用に対するニューラルファジーモデル法の高精度を示した。さらに,GAによって最適化されたWP転化率と熱分解率は,それぞれ5.00°C/分と497.89°Cで97.68%,20.00°C/分と492.09°Cで60.66wt%/分であった。グラフは,グラフィCopyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature B.V. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *熱分解 ,  熱重量分析 ,  *高分子廃棄物 ,  加熱速度 ,  転化率 ,  *遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 温度範囲 ,  高精度 ,  分解速度 ,  質量分率 ,  *ファジィモデル ,  最適操作 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 廃プラスチックの熱分解 ,  熱重量分析 ,  最適熱分解速度 ,  神経ファジィモデル ,  遺伝的アルゴリズム

分類 (4件)： 高分子廃棄物処理  (YH01020W) ,  ガス化,ガス化プラント  (YE02040Q) ,  分解反応  (CF02080P) ,  生物燃料及び廃棄物燃料  (LB02020Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： 遺伝的アルゴリズム ,  廃プラスチック ,  熱分解 ,  解析