論文の概要: Predicting NOx emissions in Biochar Production Plants using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07881v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 19:30:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:01:05.325102
• Title: Predicting NOx emissions in Biochar Production Plants using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いたバイオチャー生産プラントのNOx排出予測
• Authors: Marius Köppel, Niklas Witzig, Tim Klausmann, Mattia Cerrato, Tobias Schweitzer, Jochen Weber, Erdem Yilmaz, Juan Chimbo, Bernardo del Campo, Lissete Davila, David Barreno,
• Abstract要約: 世界のバイオチャー産業は2023年に350kmt/年生産でバイオチャーの生産が急増しているのを目撃している。 本稿では,機械学習に基づくバイオチャープラントのプロセス最適化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6820225613467874
• License:
• Abstract: The global Biochar Industry has witnessed a surge in biochar production, with a total of 350k mt/year production in 2023. With the pressing climate goals set and the potential of Biochar Carbon Removal (BCR) as a climate-relevant technology, scaling up the number of new plants to over 1000 facilities per year by 2030 becomes imperative. However, such a massive scale-up presents not only technical challenges but also control and regulation issues, ensuring maximal output of plants while conforming to regulatory requirements. In this paper, we present a novel method of optimizing the process of a biochar plant based on machine learning methods. We show how a standard Random Forest Regressor can be used to model the states of the pyrolysis machine, the physics of which remains highly complex. This model then serves as a surrogate of the machine -- reproducing several key outcomes of the machine -- in a numerical optimization. This, in turn, could enable us to reduce NOx emissions -- a key regulatory goal in that industry -- while achieving maximal output still. In a preliminary test our approach shows remarkable results, proves to be applicable on two different machines from different manufacturers, and can be implemented on standard Internet of Things (IoT) devices more generally.
• Abstract（参考訳）: 世界のバイオチャー産業は2023年に350kmt/年生産でバイオチャーの生産が急増しているのを目撃している。 気候目標の設定と、気候関連技術としてのBCR(Biochar Carbon removal)の可能性により、2030年までに新工場の数を年間1000施設以上に拡大することが必須となる。 しかし、このような大規模なスケールアップは、技術上の課題だけでなく、制御と規制の問題も提示し、規制要件を満たしながら植物の最大出力を確保する。 本稿では,機械学習に基づくバイオチャープラントのプロセス最適化手法を提案する。 我々は、標準的なランダムフォレスト回帰器を用いて、熱分解装置の状態をモデル化する方法を示し、その物理は依然として非常に複雑である。 このモデルは、数値最適化において、マシンのサロゲート -- マシンの重要な成果を再現する -- として機能する。 これにより、最大出力を達成しつつ、業界の主要な規制目標であるNOx排出量を削減できる可能性がある」と述べた。 予備的なテストでは、我々のアプローチは目覚ましい結果を示し、異なるメーカーの2つの異なるマシンに適用可能であることを証明し、標準のIoT(Internet of Things)デバイスでより一般的に実装できる。

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