Modeling the biomass pelleting process using artificial neural network
- سال انتشار: 1391
- محل انتشار: همایش بین المللی بحران های زیست محیطی ایران و راهکارهای بهبود آن
- کد COI اختصاصی: ICECS01_069
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 1267
نویسندگان
Graduate student of department of Agrotechnology, college of Abouraihan, University of Tehran.
Associate professor of department of Agrotechnology, college of Abouraihan, University of Tehran
Graduate student of department of Agrotechnology, college of Abouraihan, University of Tehran
چکیده
Artificial neural networks are powerful tools for modeling of extrusion processes of biomass materials. In order to study the pelleting process, composted municipal solid waste (MSW) pellets were produced under controlled conditions. The aims of the study were to investigate how the extrusion parameters affect density of the formed pellets and to explain the application of artificial neural networks for density prediction. The effects of independent variables, including the raw material moisture content (35 to 45% (wet basis)), particles size (0.3 to 1.5 mm), speed of piston (2 to 10 mm/s), and die length (8 to 12 mm) on pellet density, were determined. The results showed that four layers perceptron network with training algorithm of back propagation, hyperbolic tangential activation function, Delta training rule with ten neurons in first hidden layer and four neurons in second hidden layer had the best performance for prediction of pellet density. The minimum root mean square error (RMSE) and coefficient of determination (R2) for the multilayer perceptron (MLP) network were 0.01732 and 0.972, respectively.کلیدواژه ها
Extrusion parameters, Biomass pellet, Density, Artificial neural networkمقالات مرتبط جدید
- استفاده از مواد دوست دار محیطزیست بهعنوان جایگزین برای صنعت بستهبندی مواد غذایی
- مروری بر کاربرد چارچوبهای فلزی-آلی در جذب دیاکسید کربن
- کنترل بهینه یک مدل دینامیکی امکانات و تسهیلات گردشگری در جهت توسعه پایدار مبتنی بر تاثیرات عوامل محیطی
- بررسی موانع پیاده سازی استانداردهایISO با تاکید بر مدیریت سبز با استفاده از شبکههای عصبی عمیق کانولوشن
- استخراج رمزارز و چالش های آلودگی محیط زیست
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.