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J-GLOBAL ID：202202264188794167   整理番号：22A0951394

高粘性非食用油からの連続バイオディーゼル生産における酸値最小化【JST・京大機械翻訳】

Acid value minimization in continuous biodiesel production from a high viscous nonedible oil

著者 (4件)： Aryasomayajula Venkata Satya Lakshmi Sai Bharadwaj (Department of Chemical Engineering, National Institute of Technology, Tiruchirappalli, Tamil Nadu, India) ,  Subramaniapillai Niju (Department of Biotechnology, PSG College of Technology, Coimbatore, Tamil Nadu, India) ,  Khadhar Mohamed Meera Sheriffa Begum (Department of Chemical Engineering, National Institute of Technology, Tiruchirappalli, Tamil Nadu, India) ,  Narayanan Anantharaman (Department of Chemical Engineering, National Institute of Technology, Tiruchirappalli, Tamil Nadu, India)
資料名： Environmental Quality Management  (Environmental Quality Management)
巻： 31  号： 3  ページ： 167-174  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0840C  ISSN： 1088-1913  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,高粘性非食用ゴム種子油(RSO)からの連続バイオディーゼル生産における酸価最適化を提示した。67.6(mgKOH/g油)(RSO)から3.55(mgKOH/g油)(前処理RSO)から0.25(mgKOH/g油)(合成バイオディーゼル)への酸価の段階的減少を,9:1アルコール:原料(メタノール:油(モル比))(mol/mol),滞留時間4時間,および触媒濃度5wt%(油)の反応条件で検出した。実験因子の最適化を,応答曲面法(RSM)と人工ニューラルネットワーク(ANN)と呼ばれるよく知られたデータベースツールを用いてそれぞれ研究した。アルコール:原料モル比(mol/mol)を持つ重要な二次モデルを,RSM研究のANOVA分析から観測した。0.001245の平均二乗誤差(MSE)が,ANNモデリングにおいて,エポック-3で0.0014716の最良の検証性能で観察された。値0.8906(RSM研究から)の決定係数(R2)を0.99の値(ANNモデリングから)と比較して,ANNがRSOからの連続バイオディーゼル生産の酸価最適化における実験値と最良の適合モデルであることを明らかにした。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. 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 ,  データベース ,  分散分析 ,  触媒 ,  ニューラルネットワーク ,  エステル交換 ,  アルコール ,  酸価 ,  滞留時間 ,  モデリング ,  植物油脂 ,  応答曲面法 ,  モル比 ,  *バイオディーゼル燃料
準シソーラス用語： 種子油 ,  反応条件 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 酸値 ,  バイオディーゼル ,  最適化 ,  ゴム種子油 ,  エステル交換

分類 (1件)： 生物燃料及び廃棄物燃料  (LB02020Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： 高粘性 ,  食用油 ,  バイオディーゼル ,  酸 ,  最小化