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J-GLOBAL ID：201702257125943257   整理番号：17A0449416

アリコロニーを統合した人工ニューラルネットワークを用いたモロコシ穀粒からのバイオエタノール生産の最適化【Powered by NICT】

Optimization of bioethanol production from sorghum grains using artificial neural networks integrated with ant colony

著者 (11件)： Sebayang A.H. (Department of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering, University of Malaya, 50603 Kuala Lumpur, Malaysia) ,  Sebayang A.H. (Department of Mechanical Engineering, Politeknik Negeri Medan, 20155 Medan, Indonesia) ,  Masjuki H.H. (Department of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering, University of Malaya, 50603 Kuala Lumpur, Malaysia) ,  Ong Hwai Chyuan (Department of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering, University of Malaya, 50603 Kuala Lumpur, Malaysia) ,  Dharma S. (Department of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering, University of Malaya, 50603 Kuala Lumpur, Malaysia) ,  Dharma S. (Department of Mechanical Engineering, Politeknik Negeri Medan, 20155 Medan, Indonesia) ,  Silitonga A.S. (Department of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering, University of Malaya, 50603 Kuala Lumpur, Malaysia) ,  Silitonga A.S. (Department of Mechanical Engineering, Politeknik Negeri Medan, 20155 Medan, Indonesia) ,  Kusumo F. (Department of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering, University of Malaya, 50603 Kuala Lumpur, Malaysia) ,  Kusumo F. (Department of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Janabadra, 55231 Yogyakarta, Indonesia) ,  Milano Jassinnee (Department of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering, University of Malaya, 50603 Kuala Lumpur, Malaysia)
資料名： Industrial Crops and Products  (Industrial Crops and Products)
巻： 97  ページ： 146-155  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0732A  ISSN： 0926-6690  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルをバイオエタノール生産と酵素加水分解と発酵プロセスの運転パラメータを調査するために開発する。還元糖濃度に影響する加水分解プロセスの運転パラメータは,基質負荷,α-アミラーゼ濃度,アミログルコシダーゼ濃度とストローク速度である。エタノール濃度に影響する発酵プロセスの運転パラメータは酵母濃度,反応温度及び撹はん速度である。還元糖およびエタノール濃度最大化する最適操作パラメータを決定するためにモデルの望ましさ関数は,アリコロニー最適化(ACO)と統合した。最適基質負荷,α-アミラーゼ濃度,アミログルコシダーゼ濃度とストローク速度は20%(w/v),109.5U,36U/mLと50spmであった。これらの最適条件で得られた還元糖は175.94g/L,から実験(174.29g/L)平均値に近いものである。最適酵母濃度,反応温度および撹拌速度はそれぞれ1.3g/l,35.6°Cおよび181rpmであることが分かった。これらの最適条件でのSaccharomyces cerevisiae酵母によるソルガム澱粉の発酵から得られたエタノール濃度は82.11g/L,から実験(81.52g/L)平均値と良く一致している。結果に基づいて,この研究モデルで開発したモデルは,バイオエタノール生産を最適化する効果的な方法であると結論でき,コスト,実験技術に関連した時間と労力を減少させた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 還元糖 ,  Saccharomyces cerevisiae ,  *モロコシ ,  モロコシ属 ,  発酵過程 ,  基質 ,  反応温度 ,  最適条件 ,  α-アミラーゼ ,  *最適化 ,  撹拌速度 ,  脂肪族アルコール
準シソーラス用語： 運転パラメータ ,  酵素加水分解 ,  *バイオエタノール , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Optimization ,  アントコロニー最適化法 ,  Hydrolysis ,  発酵 ,  バイオエタノール ,  代替燃料

分類 (2件)： 生物燃料及び廃棄物燃料  (LB02020Y) ,  農業廃棄物の利用  (FB07050I)

物質索引 (1件)： エタノール

タイトルに関連する用語 (8件)： アリ ,  コロニー ,  統合 ,  人工ニューラルネットワーク ,  モロコシ ,  穀粒 ,  バイオエタノール ,  最適化