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J-GLOBAL ID：202202285891857101   整理番号：22A0429228

バイオマス組成および熱分解条件に定量的に関連するバイオオイル特性の機械学習予測【JST・京大機械翻訳】

Machine learning prediction of bio-oil characteristics quantitatively relating to biomass compositions and pyrolysis conditions

著者 (7件)： Zhang Tonghuan (State Key Laboratory of Materials-Oriented Chemical Engineering, Nanjing Tech University, Nanjing 211816, PR China) ,  Cao Danyang (State Key Laboratory of Materials-Oriented Chemical Engineering, Nanjing Tech University, Nanjing 211816, PR China) ,  Feng Xin (State Key Laboratory of Materials-Oriented Chemical Engineering, Nanjing Tech University, Nanjing 211816, PR China) ,  Zhu Jiahua (State Key Laboratory of Materials-Oriented Chemical Engineering, Nanjing Tech University, Nanjing 211816, PR China) ,  Lu Xiaohua (State Key Laboratory of Materials-Oriented Chemical Engineering, Nanjing Tech University, Nanjing 211816, PR China) ,  Mu Liwen (State Key Laboratory of Materials-Oriented Chemical Engineering, Nanjing Tech University, Nanjing 211816, PR China) ,  Qian Hongliang (Department of Pharmaceutical Engineering, China Pharmaceutical University, Nanjing 211198, PR China)
資料名： Fuel  (Fuel)
巻： 312  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0023A  ISSN： 0016-2361  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 熱分解バイオ油の特性を正確に予測することは極めて重要であるが,予測結果はバイオマス組成と熱分解条件に大きく影響される。本研究では,種々のバイオマス組成分析(化学組成,極限および近似分析)および熱分解条件(粒径,加熱速度および熱分解温度)を,機械学習法によるバイオ油の特性を分析するための入力として,首尾よく使用した。極限解析に基づくモデルは,バイオ油の収率,粘度,および酸素-炭素比(O/C)の回帰分析のためにより良い。化学組成に基づくモデルは,バイオ油の発熱量と水素-炭素比(H/C)の回帰分析のためにより良い。さらに,相対誤差解析と散乱図を用いて予測結果を分析した。さらに,部分依存性ダイアグラムの解析は,ターゲット変数に対する様々な要因と相互作用の影響を示している。本研究は,異なる熱分解条件下で異なる組成を有するバイオマスによって得られたバイオ油の特性の予測に対する実行可能な思考を提供する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 化学組成 ,  散乱 ,  相互作用 ,  *熱分解 ,  粘度 ,  回帰分析 ,  粒径 ,  加熱速度 ,  *バイオマス ,  近成分析 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 発熱量 ,  成分分析 ,  熱分解温度 ,  *バイオオイル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 機械学習 ,  熱分解 ,  バイオマス ,  バイオオイル

分類 (3件)： 生物燃料及び廃棄物燃料  (LB02020Y) ,  木材化学  (FF05040V) ,  液体燃料工業  (YE03000F)

タイトルに関連する用語 (7件)： バイオマス ,  組成 ,  熱分解 ,  定量 ,  バイオオイル ,  機械学習 ,  予測