
تعداد نشریات | 162 |
تعداد شمارهها | 6,692 |
تعداد مقالات | 72,229 |
تعداد مشاهده مقاله | 129,181,670 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 102,010,500 |
پیشبینی خروجی های تکنولوژی گازیسازی منابع زیست توده با بهرهگیری از یادگیری ماشین | ||
مهندسی بیوسیستم ایران | ||
دوره 55، شماره 3، مهر 1403، صفحه 73-85 اصل مقاله (1.58 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijbse.2025.378433.665555 | ||
نویسندگان | ||
پوریا محمد جواهری1؛ شاهین رفیعی* 2؛ مرتضی آغباشلو3 | ||
1گروه مهندسی ماشین های کشاورزی، دانشگدکان کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، ایران | ||
2گروه مهندسی ماشین های کشاورزی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران | ||
3گروه مهندسی مکانیک ماشینهای کشاورزی، دانشکده فنی و مهندسی کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران | ||
چکیده | ||
با افزایش روزافزون تقاضا برای منابع انرژی تجدیدپذیر، بهینهسازی فناوریهای موجود در این حوزه بدل به امری اجتنابناپذیر شده است. از جمله منابع تجدیدپذیر که در تحقیقات توجهات بسیاری را به خود جلب کرده است میتوان به منابع زیستتوده اشاره داشت. در این پژوهش تلاش شده است که یکی از فناوریهای استحصال انرژی از منابع زیستتوده - گازیسازی - مورد بررسی قرار گیرد و بهمنظور بهینهسازی و کنترل هر چه بیشتر این فناوری، پس از تشکیل پایگاه داده مستخرج از بررسی جامع مقالات مرتبط، خروجیهای آن با بهرهگیری از چندین تکنیک در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشبینی شدهاند. روشهای هوش مصنوعی آماری استفاده شده در این پژوهش پس از بررسی مقالات مشابه انتخاب شدند و عبارتبودند از رگرسیون خطی ، رگرسیون تقویتکننده گرادیان ، رگرسیون درخت تصمیمگیری ، رگرسیون جنگل رندوم ، رگرسیون بردار ساپورت و رگرسیون کرنل ریج . در نهایت این پژوهش منتج به چندین مدل پیشبینی بر پایه هوش مصنوعی بادقتهای پیشبینی مختلف شد که با پارامترهای آماری مربوطه، دقت پیشبینی مدلهای مختلف مورد ارزیابی قرار گرفت. در میان تکنیکهای یادگیری ماشین مذکور و با درنظرگرفتن پارامترهای مختلف ارزیابی دقت مدلها که از جمله مهمترین آنها میتوان به مربع خطا درداده های تست اشاره کرد، روشهای رگرسیون خطی، رگرسیون تقویتکننده گرادیان و رگرسیون جنگل تصادفی، که میزان مربع خطا در هر یک از مدلها به ترتیب برابر 909/0، 829/0 و 818/0 بود، عملکرد بهتری از خود نسبت به سایر فناوریهای پیشنهاد شده نشان دادند. | ||
کلیدواژهها | ||
زیستتوده؛ گازیسازی؛ هوش مصنوعی؛ یادگیری ماشین | ||
مراجع | ||
Akbarian, A., Andooz, A., Kowsari, E., Ramakrishna, S., Asgari, S., & Cheshmeh, Z. A. (2022a). Challenges and opportunities of lignocellulosic biomass gasification in the path of circular bioeconomy. Bioresource Technology, 362(August), 127774. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2022.127774 Akbarian, A., Andooz, A., Kowsari, E., Ramakrishna, S., Asgari, S., & Cheshmeh, Z. A. (2022b). Challenges and opportunities of lignocellulosic biomass gasification in the path of circular bioeconomy. Bioresource Technology, 362, 127774. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.biortech.2022.127774 Alfarra, F., Ozcan, H. K., Cihan, P., Ongen, A., Guvenc, S. Y., & Ciner, M. N. (2024). Artificial intelligence methods for modeling gasification of waste biomass: a review. Environmental Monitoring and Assessment, 196(3), 309. https://doi.org/10.1007/s10661-024-12443-2 Ascher, S., Wang, X., Watson, I., Sloan, W., & You, S. (2022). Interpretable machine learning to model biomass and waste gasification. Bioresource Technology, 364, 128062. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.biortech.2022.128062 Ascher, S., Watson, I., & You, S. (2022). Machine learning methods for modelling the gasification and pyrolysis of biomass and waste. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 155, 111902. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.rser.2021.111902 Ayodele, B. V., Mustapa, S. I., Kanthasamy, R., Mohammad, N., AlTurki, A., & Babu, T. S. (2022). Performance analysis of support vector machine, Gaussian Process Regression, sequential quadratic programming algorithms in modeling hydrogen-rich syngas production from catalyzed co-gasification of biomass wastes from oil palm. International Journal of Hydrogen Energy, 47(98), 41432–41443. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2022.05.066 Aziz, M. M. A., Kassim, K. A., Shokravi, Z., Jakarni, F. M., Liu, H. Y., Zaini, N., Tan, L. S., Islam, A. B. M. S., & Shokravi, H. (2020). Two-stage cultivation strategy for simultaneous increases in growth rate and lipid content of microalgae: A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 119, 109621. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.rser.2019.109621 Bongomin, O., Nzila, C., Mwasiagi, J. I., & Maube, O. (2024). Exploring Insights in Biomass and Waste Gasification via Ensemble Machine Learning Models and Interpretability Techniques. International Journal of Energy Research, 2024(1), 6087208. https://doi.org/https://doi.org/10.1155/2024/6087208 Chu, C., Boré, A., Liu, X. W., Cui, J. C., Wang, P., Liu, X., Chen, G. Y., Liu, B., Ma, W. C., Lou, Z. Y., Tao, Y., & Bary, A. (2022). Modeling the impact of some independent parameters on the syngas characteristics during plasma gasification of municipal solid waste using artificial neural network and stepwise linear regression methods. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 157, 112052. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.rser.2021.112052 Elmaz, F., Yücel, Ö., & Mutlu, A. Y. (2020). Predictive modeling of biomass gasification with machine learning-based regression methods. Energy, 191, 116541. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.116541 Fiazi, C., Zarei, C., Samimi Akhijahanii, H., & Maleki, M. 2024. Improving biogas production from fruit waste: using chemical, mechanical and thermal pretreatments and co-digestion with cow manure. Agricultural mechanization., 9(1). Kardani, N., Zhou, A., Nazem, M., & Lin, X. (2021). Modelling of municipal solid waste gasification using an optimised ensemble soft computing model. Fuel, 289, 119903. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.fuel.2020.119903 Li, J., Pan, L., Suvarna, M., & Wang, X. (2021). Machine learning aided supercritical water gasification for H2-rich syngas production with process optimization and catalyst screening. Chemical Engineering Journal, 426, 131285. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.cej.2021.131285 Liu, S., Yang, Y., Yu, L., Zhu, F., Cao, Y., Liu, X., Yao, A., & Cao, Y. (2022). Predicting gas production by supercritical water gasification of coal using machine learning. Fuel, 329, 125478. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.fuel.2022.125478 Long, X., Spiegl, N., Berrueco, C., Paterson, N., & Millan, M. (2020). Fluidised bed oxy-fuel gasification of coal: Interactions between volatiles and char at varying pressures and fuel feed rates. Chemical Engineering Science: X, 8, 100068. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.cesx.2020.100068 Midilli, A., Kucuk, H., Topal, M. E., Akbulut, U., & Dincer, I. (2021). A comprehensive review on hydrogen production from coal gasification: Challenges and Opportunities. International Journal of Hydrogen Energy, 46(50), 25385–25412. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2021.05.088 Mutlu, A. Y., & Yucel, O. (2018). An artificial intelligence based approach to predicting syngas composition for downdraft biomass gasification. Energy, 165, 895–901. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.energy.2018.09.131 Onsree, T., & Tippayawong, N. (2021). Machine learning application to predict yields of solid products from biomass torrefaction. Renewable Energy, 167, 425–432. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.11.099 Ozbas, E. E., Aksu, D., Ongen, A., Aydin, M. A., & Ozcan, H. K. (2019a). Hydrogen production via biomass gasification, and modeling by supervised machine learning algorithms. International Journal of Hydrogen Energy, 44(32), 17260–17268. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2019.02.108 Ozbas, E. E., Aksu, D., Ongen, A., Aydin, M. A., & Ozcan, H. K. (2019b). Hydrogen production via biomass gasification, and modeling by supervised machine learning algorithms. International Journal of Hydrogen Energy, 44(32), 17260–17268. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2019.02.108 Pandey, D. S., Raza, H., & Bhattacharyya, S. (2023). Development of explainable AI-based predictive models for bubbling fluidised bed gasification process. Fuel, 351, 128971. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2023.128971 Rodionova, M. V, Bozieva, A. M., Zharmukhamedov, S. K., Leong, Y. K., Chi-Wei Lan, J., Veziroglu, A., Veziroglu, T. N., Tomo, T., Chang, J.-S., & Allakhverdiev, S. I. (2022). A comprehensive review on lignocellulosic biomass biorefinery for sustainable biofuel production. International Journal of Hydrogen Energy, 47(3), 1481–1498. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2021.10.122 Sánchez, J., Curt, M. D., Robert, N., & Fernández, J. (2019). Chapter Two - Biomass Resources (C. Lago, N. Caldés, & Y. B. T.-T. R. of B. in the B. Lechón (eds.); pp. 25–111). Academic Press. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/B978-0-12-813056-8.00002-9 Shafizadeh, A., Shahbeik, H., Rafiee, S., Moradi, A., Shahbaz, M., Madadi, M., Li, C., Peng, W., Tabatabaei, M., & Aghbashlo, M. (2023). Machine learning-based characterization of hydrochar from biomass: Implications for sustainable energy and material production. Fuel, 347, 128467. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.fuel.2023.128467 Umenweke, G. C., Afolabi, I. C., Epelle, E. I., & Okolie, J. A. (2022). Machine learning methods for modeling conventional and hydrothermal gasification of waste biomass: A review. Bioresource Technology Reports, 17, 100976. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.biteb.2022.100976 Víllora, G., Pulgar, G., Moreno, D. A., & Romero, L. (1998). Eggplant yield response to increasing rates of N-P-K fertilization. Phyton-International Journal of Experimental Botany, 63, 87–91. Wen, H. T., Lu, J. H., & Phuc, M. X. (2021). Applying artificial intelligence to predict the composition of syngas using rice husks: A comparison of artificial neural networks and gradient boosting regression. Energies, 14(10), 1–18. https://doi.org/10.3390/en14102932 Yang, Y., Shahbeik, H., Shafizadeh, A., Rafiee, S., Hafezi, A., Du, X., Pan, J., Tabatabaei, M., & Aghbashlo, M. (2023). Predicting municipal solid waste gasification using machine learning: A step toward sustainable regional planning. Energy, 278, 127881. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.energy.2023.127881 Yu, J., Guo, Q., Gong, Y., Ding, L., Wang, J., & Yu, G. (2021). A review of the effects of alkali and alkaline earth metal species on biomass gasification. Fuel Processing Technology, 214(December 2020), 106723. https://doi.org/10.1016/j.fuproc.2021.106723 Zhou, S., Dai, F., Chen, Y., Dang, C., Zhang, C., Liu, D., & Qi, H. (2019). Sustainable hydrothermal self-assembly of hafnium–lignosulfonate nanohybrids for highly efficient reductive upgrading of 5-hydroxymethylfurfural. Green Chem., 21(6), 1421–1431. https://doi.org/10.1039/C8GC03710H | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 76 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 46 |