کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7076076 | 1459970 | 2014 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Predicting the methane yield of lignocellulosic biomass in mesophilic solid-state anaerobic digestion based on feedstock characteristics and process parameters
ترجمه فارسی عنوان
پیش بینی عملکرد متان از زیست توده لیگنوسلولوزی در هضم بی هوازی حالت جامد مازوفیلی بر اساس مشخصات مواد و پارامترهای فرآیند
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
زیست توده لیگنوسلولوزیک، متان، مدل، شبکه های عصبی مصنوعی، رگرسیون خطی چندگانه،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی شیمی
تکنولوژی و شیمی فرآیندی
چکیده انگلیسی
In this study, multiple linear regression (MLR) and artificial neural network (ANN) models were explored and validated to predict the methane yield of lignocellulosic biomass in mesophilic solid-state anaerobic digestion (SS-AD) based on the feedstock characteristics and process parameters. Out of the eleven factors analyzed in this study, the inoculation size (F/E ratio), and the contents of lignin, cellulose, and extractives in the feedstock were found to be essential in accurately determining the 30-day cumulative methane yield. The interaction between F/E ratio and lignin content was also found to be significant. MLR and ANN models were calibrated and validated with different sets of data from literature, and both methods were able to satisfactorily predict methane yields of SS-AD, with the lowest standard error for prediction obtained by an ANN model. The models developed in this study can provide guidance for future feedstock evaluation and process optimization in SS-AD.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Bioresource Technology - Volume 173, December 2014, Pages 168-176
Journal: Bioresource Technology - Volume 173, December 2014, Pages 168-176
نویسندگان
Fuqing Xu, Zhi-Wu Wang, Yebo Li,