کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8109077 | 1522249 | 2017 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
An artificial intelligence approach to predict gross heating value of lignocellulosic fuels
ترجمه فارسی عنوان
یک رویکرد هوش مصنوعی برای پیش بینی گرمای ناخالص سوخت های لیگنوسلولوزیک
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
زیست توده، ارزش حرارتی ناخالص، شبکه های عصبی مصنوعی، تجزیه و تحلیل نزدیک،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی انرژی
مهندسی انرژی و فناوری های برق
چکیده انگلیسی
The gross heating value (GHV) is one of the most significant properties of biomass fuels in designing and operating any fuel processing systems. This study deals with a new method to calculate the GHV from the proximate analysis of different kinds of lignocellulosic fuels by using Levenberg-Marquardt trained artificial neural network (ANN) as an artificial intelligence method. Furthermore, a new nonlinear regression model was developed for this study. The published correlations were employed with the various biomasses to obtain a comparison with the ANN model and developed nonlinear correlation in this study. The results indicate that the artificial intelligence approach offers a high degree of correlation and its robustness and capability to compute GHV of any lignocellulosic fuels from its proximate analysis. Therefore, the proposed artificial intelligence is highly promising tool to use in designing and operating of any thermolysis process for lignocellulosic fuels.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of the Energy Institute - Volume 90, Issue 3, June 2017, Pages 397-407
Journal: Journal of the Energy Institute - Volume 90, Issue 3, June 2017, Pages 397-407
نویسندگان
Ugur Ozveren,