論文の概要: A Three-Phase Analysis of Synergistic Effects During Co-pyrolysis of Algae and Wood for Biochar Yield Using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11821v1
• Date: Mon, 20 May 2024 06:32:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 14:03:49.292812
• Title: A Three-Phase Analysis of Synergistic Effects During Co-pyrolysis of Algae and Wood for Biochar Yield Using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習による藻と木材の共熱分解における相乗効果の3相解析
• Authors: Subhadeep Chakrabarti, Saish Shinde,
• Abstract要約: 熱分解技術は、プラスチック、木材、作物の残留物、果物などの天然および人為的なバイオマス製品を効果的に利用するための画期的な技術である。 近年の進歩は、異なるバイオマスを一定の割合で混合することにより、バイオチャー、バイオオイル、その他の非凝縮性ガスのような必須成分の収率を高めている。 この2つの熱分解原料の組み合わせによる相乗効果を系統的に研究し, 3つの相に分類した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Pyrolysis techniques have served to be a groundbreaking technique for effectively utilising natural and man-made biomass products like plastics, wood, crop residue, fruit peels etc. Recent advancements have shown a greater yield of essential products like biochar, bio-oil and other non-condensable gases by blending different biomasses in a certain ratio. This synergy effect of combining two pyrolytic raw materials i.e co-pyrolysis of algae and wood biomass has been systematically studied and grouped into 3 phases in this research paper-kinetic analysis of co-pyrolysis, correlation among proximate and ultimate analysis with bio-char yield and lastly grouping of different weight ratios based on biochar yield up to a certain percentage. Different ML and DL algorithms have been utilized for regression and classification techniques to give a comprehensive overview of the effect of the synergy of two different biomass materials on biochar yield. For the first phase, the best prediction of biochar yield was obtained by using a decision tree regressor with a perfect MSE score of 0.00, followed by a gradient-boosting regressor. The second phase was analyzed using both ML and DL techniques. Within ML, SVR proved to be the most convenient model with an accuracy score of 0.972 with DNN employed for deep learning technique. Finally, for the third phase, binary classification was applied to biochar yield with and without heating rate for biochar yield percentage above and below 40%. The best technique for ML was Support Vector followed by Random forest while ANN was the most suitable Deep Learning Technique.
• Abstract（参考訳）: 熱分解技術は、プラスチック、木材、作物の残留物、果物の皮など、天然および人工のバイオマス製品を効果的に利用するための画期的な技術である。 近年の進歩は、異なるバイオマスを一定の割合で混合することにより、バイオチャー、バイオオイル、その他の非凝縮性ガスのような必須成分の収率を高めている。 藻類と木質バイオマスの共熱分解を併用した2つの熱分解原料の相乗効果を系統的に研究し, 共熱分解の3つの相に分類した。 ML と DL の異なるアルゴリズムは,2 つの異なるバイオマスの相乗効果が生物果樹収に与える影響を網羅的に概観するために,回帰法と分類法に利用されてきた。 第1段階では, 完全MSEスコア0.00の決定木回帰器と, 勾配ブースティング回帰器を用いて, バイオチャー収率の最良の予測値を得た。 第2相をML法とDL法の両方を用いて解析した。 ML内では,DNNをディープラーニング技術として用いた精度スコア0.972のSVRが最も便利なモデルであることが判明した。 最後に, 第3相において, バイオチャー収率を40%以下とした場合, 加熱速度を伴わない2次分類をバイオチャー収率に適用した。 MLの最良のテクニックはSupport Vectorで、次にRandom forestが続き、ANNが最も適したDeep Learning Techniqueだった。

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