کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7078520 | 1459982 | 2014 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Hydrothermal carbonization (HTC): Near infrared spectroscopy and partial least-squares regression for determination of selective components in HTC solid and liquid products derived from maize silage
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
PLSRMSECKubelka–MunkEMSCSNVHHVOSCHTCPLSRRMSECVHMFNIRPCA - PCADe-ionized water - آب یونیزه شدهStandard normal variate - استاندارد عادیPrinciple component analysis - تجزیه و تحلیل اجزای اصلPrincipal component analysis - تحلیل مولفههای اصلی یا PCAOrthogonal signal correction - تصحیح سیگنال ارتوگنالPartial least squares - حداقل مربعات جزئی Root Mean Square Error of Calibration - خطای میدان ریشه متوسط کالیبراسیونDI water - دی آبPartial least-squares regression - رگرسیون حداقل مربعات جزئیPartial least squares regression - رگرسیون حداقل مربعات جزئیRoot mean square error of cross validation - ریشه میانگین خطای مربع اعتبارسنج متقابل استNIR spectroscopy - طیف سنجی NIRprincipal component - مولفه های اصلیNear Infrared spectroscopy - نزدیک به طیف سنجی مادون قرمزhydroxymethyl furfural - هیدروکسی متیل فورفورالHydrothermal carbonization - کربنیزاسیون هیدروترمالPID controller - کنترلکننده پی آی دیHigher heating value - گرمای بالاتر
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی شیمی
تکنولوژی و شیمی فرآیندی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Near-infrared (NIR) spectroscopy was evaluated as a rapid method of predicting fiber components (hemicellulose, cellulose, lignin, and ash) and selective compounds of hydrochar and corresponding process liquor produced by hydrothermal carbonization (HTC) of maize silage. Several HTC reaction times and temperatures were applied and NIR spectra of both HTC solids and liquids were obtained and correlated with concentration determined from van-Soest fiber analysis, IC, and UHPLC. Partial least-squares regression was applied to calculate models for the prediction of selective substances. The model developed with the spectra had the best performance in 3-7 factors with a correlation coefficient, which varied between 0.9275-0.9880 and 0.9364-0.9957 for compounds in solid and liquid, respectively. Calculated root mean square errors of prediction (RMSEP) were 0.42-5.06Â mg/kg. The preliminary results indicate that NIR, a widely applied technique, might be applied to determine chemical compounds in HTC solid and liquid.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Bioresource Technology - Volume 161, June 2014, Pages 91-101
Journal: Bioresource Technology - Volume 161, June 2014, Pages 91-101
نویسندگان
M. Toufiq Reza, Wolfgang Becker, Kerstin Sachsenheimer, Jan Mumme,