Partial last square regression (PLS

Partial last square regression (PLS) and artificial neural network (ANN) combined to FTIR-ATR and FTNIR spectroscopies have been used to design calibration models for the determination of methyl ester content (%, w/w) in biodiesel blends (methyl ester + diesel). Methyl esters were obtained by the methanolysis of soybean, babassu, dende, and soybean fried oils. Two sets of samples have been used: Group I, binary mixtures (diesel + one kind of methyl ester), corresponding to 96 biodiesel blends (0–100%, w/w), and Group II, quaternary mixtures (diesel + three types of methyl esters), corresponding to 60 biodiesel blends (0–100%, w/w). The PLS results have shown that the FTNIR model for Group I is more precise and accurate (±0.02 and ±0.06%, w/w). In the case of Group II the PLS models (FTIR-ATR and FTNIR) have shown the same accuracies, while the ANN/FTNIR models has presented better performance than the ANN/FTIR-ATR models. The best accuracy was achieved by the ANN/FTNIR model for diesel determination (0.14%, w/w) while the worthiest was that of dende ANN/FTIR-ATR model (0.6%, w/w). Precisions in Group II analysis ranged from 0.06 to 0.53% (w/w) and coefficients of variation were better than 3% indicating that these models are suitable for the determination of diesel–biodiesel blends composed of methyl esters derived from different vegetable oils.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บางส่วนล่าสุดตารางถดถอย (กรุณา) และโครงข่ายประสาทเทียม (แอน) รวมถึงเอทีอาร์ FTIR และ FTNIR spectroscopies มีการใช้การปรับเทียบแบบจำลองสำหรับกำหนดความ methyl เอส (% w/w) ผสมไบโอดีเซล (methyl เอส + ดีเซล) Methyl esters ได้รับ โดย methanolysis ของถั่วเหลือง babassu, dende ถั่วเหลืองทอดน้ำมัน ชุดที่ 2 ตัวอย่างการใช้: กลุ่ม I น้ำยาผสมไบนารี (ดีเซล + methyl เอสชนิดหนึ่ง), จะผสมไบโอดีเซล 96 (0 – 100%, w/w), และกลุ่ม II น้ำยาผสม quaternary (ดีเซล + สามชนิดของ methyl esters), ที่สอดคล้องกับการผสมไบโอดีเซล 60 (0 – 100%, w/w) มีแสดงผลกรุณารุ่น FTNIR สำหรับกลุ่มผมว่าถูกต้อง และแม่นยำมากขึ้น (±0.02 และ ±0.06%, w/w) ในกรณีของกลุ่ม II กรุณาโมเดล (เอทีอาร์ FTIR และ FTNIR) ได้แสดง accuracies เดียวกัน ในขณะที่รุ่น แอน/FTNIR ได้นำเสนอประสิทธิภาพที่ดีกว่ารุ่น แอน/FTIR-เอทีอาร์ ความถูกต้องที่สุดได้สำเร็จ โดยรุ่น แอน/FTNIR สำหรับการกำหนดดีเซล (0.14%, w/w) ขณะที่ worthiest อยู่ที่รุ่น dende แอน/FTIR-เอทีอาร์ (0.6%, w/w) Precisions ในกลุ่ม II วิเคราะห์อยู่ในช่วงจาก 0.06 0.53% (w/w) และสัมประสิทธิ์ของการเปลี่ยนแปลงได้ดีกว่า 3% ระบุว่า รุ่นเหล่านี้เหมาะสมกับความมุ่งมั่นของผสมดีเซล – ไบโอดีเซลประกอบด้วย methyl esters ที่มาจากน้ำมันพืชต่าง ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บางส่วนตารางการถดถอยที่ผ่านมา (PLS) และเครือข่ายประสาทเทียม (ANN) มารวมกันเพื่อ FTIR-ATR และ FTNIR สเปกได้ถูกนำมาใช้ในการออกแบบรูปแบบการสอบเทียบสำหรับการกำหนดเนื้อหาเมทิลเอสเตอร์ (% w / น้ำหนัก) ในการผสมไบโอดีเซล (เมทิลเอสเตอร์ + ดีเซล) เมทิลเอสเตอร์ที่ได้รับจาก methanolysis ของถั่วเหลือง babassu, dende และน้ำมันถั่วเหลืองทอด สองชุดของกลุ่มตัวอย่างได้รับใช้กลุ่มที่ผสมไบนารี (+ ดีเซลชนิดหนึ่งของเมทิลเอสเตอร์) ที่สอดคล้องกับการผสมไบโอดีเซล 96 (0-100% w / w การ) และกลุ่มที่สองผสมสี่ (ดีเซล + สามประเภท ของเมทิลเอสเตอร์) ที่สอดคล้องกับการผสมไบโอดีเซล 60 (0-100% w / น้ำหนัก) ผล PLS ได้แสดงให้เห็นว่ารูปแบบ FTNIR สำหรับกลุ่มที่มีมากขึ้นได้อย่างแม่นยำและถูกต้อง (± 0.02 และ 0.06 ±% w / น้ำหนัก) ในกรณีที่กลุ่มที่สองรุ่น PLS (FTIR-ATR และ FTNIR) ได้แสดงให้เห็นความถูกต้องเหมือนกันในขณะที่แอน / FTNIR รุ่นได้นำเสนอประสิทธิภาพที่ดีขึ้นกว่า ANN / รุ่น ATR-FTIR ความถูกต้องที่ดีที่สุดก็ประสบความสำเร็จโดยแบบจำลอง ANN / FTNIR สำหรับการกำหนดดีเซล (0.14% w / w การ) ในขณะที่ worthiest เป็นที่ของ dende ANN / FTIR ATR-รูปแบบ (0.6% w / น้ำหนัก) ความแม่นยำในการวิเคราะห์กลุ่มที่สองอยู่ในช่วง 0.06-0.53% (w / w) และค่าสัมประสิทธิ์ของการเปลี่ยนแปลงที่ดีกว่าถูกกว่า 3% แสดงให้เห็นว่ารูปแบบเหล่านี้มีความเหมาะสมสำหรับการตัดสินใจของผสมดีเซลไบโอดีเซลประกอบด้วยเมทิลเอสเตอร์ที่ได้มาจากน้ำมันพืชที่แตกต่างกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บางส่วน ) ตารางสุดท้าย ( กรุณา ) และโครงข่ายประสาทเทียม ( ANN ) รวม ftir-atr ftnir แนนซ์และมีการใช้ในการออกแบบโมเดลการสอบเทียบสำหรับการวิเคราะห์ปริมาณเมทิลเอสเทอร์ ( % w / w ) ไบโอดีเซล ( เมทิลเอสเทอร์ผสมดีเซล เมทิลเอสเทอร์ที่ได้จากเมทาโนไลซิสของถั่วเหลือง ถั่วเหลืองทอดและ Babassu เดนเด้ , , ขับ สองชุดของตัวอย่างที่ได้รับการใช้ :กลุ่มผมผสมไบนารี ( ดีเซลชนิดหนึ่งของเมทิลเอสเทอร์ ) ที่ 96 ไบโอดีเซลผสม ( 0 – 100 % w / w ) และกลุ่มที่ 2 ( quaternary ผสมดีเซลสามชนิดของเมทิลเอสเทอร์ ) , สอดคล้องกับ 60 ไบโอดีเซลผสม ( 0 – 100 % w / w ) pls ผลลัพธ์ที่ได้แสดงให้เห็นว่า ftnir แบบกลุ่มผมมีความแม่นยำและถูกต้อง ( ± 0.02 และ± 0.06 % w / w )ในกรณีของกลุ่ม 2 รุ่น ( และกรุณา ftir-atr ftnir ) ได้แสดงให้เห็นความถูกต้องเหมือนกัน ในขณะที่แอน / ftnir รุ่นได้นำเสนอประสิทธิภาพที่ดีขึ้นกว่าแอน / ftir-atr รุ่น ความถูกต้องที่ดีที่สุดคือความโดยแอน / ftnir แบบดีเซลกำหนด ( 0.14 % w / w ) ในขณะที่ worthiest ที่เดนเด้ แอน / ftir-atr รูปแบบ ( 0.6 % w / w ) ความถูกต้องในการวิเคราะห์กลุ่มที่ 2 มีค่าตั้งแต่ 0.06 ถึง 053 % ( w / w ) และสัมประสิทธิ์การแปรผันได้ดีกว่า 3 % ระบุว่า รุ่นนี้จะเหมาะสำหรับการหาปริมาณน้ำมันดีเซลและไบโอดีเซลผสมประกอบด้วยเมทิลเอสเทอร์ที่ได้จากน้ำมันพืชต่าง ๆ