A correlation model developed for t

A correlation model developed for the quick-scan estimation of the Higher Heating Value (HHV) based on the ash content from a proximate analysis of Oil Palm Empty Fruit Bunches (EFB) is presented in this paper. The correlation was developed using a best subsets regression method with data of biomass samples. EFB were taken directly from the end of the processing line (the process exit after the fruit removal section) in agro-industrial palm oil extraction facilities that are located on the Colombian coast. The correlation is also compared with other published correlations of lignocellulosic biomass. After conducting a statistical analysis from proximate analysis variables expressed in the dry basis for Fixed Carbon (FC), Ash content (Ash), and Volatile Matter (VM), colinearity was identified be- tween Ash - VM - FC, VM – FC, in developed models that show unsatisfactory behavior when these variables are included, indicating that these models are inadequate. Finally, the correlation model for a quick-scan estimation on the dry basis was obtained based on the Ash content from a proximate analysis of EFB (HHV= 0.827Ash + C, with C between 9.97 and 12.4), with a mean absolute error (MEA) lower than 3% and a marginal mean bias error (MBE) of 0.19%, and R2 = 0.8, indicating that the model has an HHV with single input variable predictive capability. This model can be used as a support tool for quick-scan estimation when evaluating the available bioenergy in the processing of EFB using economical and efficient energetic indicators. The minimum and maximum values of HHV obtained for EFB were 13.6 and 21.91 MJ/kg, respectively.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีการนำเสนอแบบจำลองความสัมพันธ์พัฒนาประเมินการสแกนอย่างรวดเร็วของการสูงความร้อนค่า (HHV) ตามเนื้อหาเถ้าจากวิเคราะห์เคียงของปาล์มเปล่าผลไม้ Bunches (EFB) ในเอกสารนี้ ความสัมพันธ์ที่ถูกพัฒนาโดยใช้วิธีการถดถอยชุดย่อยสุดกับข้อมูลตัวอย่างชีวมวล EFB ที่ถ่ายโดยตรงจากท้ายประมวลผลบรรทัด (กระบวนการที่ออกจากหลังส่วนเอาผลไม้) อำนวยการสกัดน้ำมันปาล์มของอุตสาหกรรมเกษตรที่อยู่ฝั่งโคลัมเบีย ยังมีการเปรียบเทียบสหสัมพันธ์กับความสัมพันธ์อื่น ๆ เผยแพร่ของชีวมวล lignocellulosic หลังจากทำการวิเคราะห์ทางสถิติจากตัวแปรวิเคราะห์เคียงแสดงพื้นฐานแห้งสำหรับคาร์บอนคงที่ (FC), ปริมาณเถ้า (เถ้า), และเรื่องระเหย (VM), colinearity ที่ระบุถูก-tween เถ้า - VM - FC, VM-FC ในรูปแบบการพัฒนาที่แสดงลักษณะการทำงานเฉย ๆ เมื่อตัวแปรเหล่านี้มีอยู่ การระบุว่า รูปแบบเหล่านี้จะไม่เพียงพอ สุดท้าย รูปแบบความสัมพันธ์สำหรับประเมินการสแกนอย่างรวดเร็วบนพื้นฐานแห้งกล่าวโดยเถ้าจากวิเคราะห์แบบเคียง EFB (HHV = 0.827Ash + C มี C ระหว่าง 9.97 และ 12.4), การหมายถึงแบบข้อผิดพลาด (MEA) ต่ำกว่า 3% และมีกำไร หมายถึง ข้อผิดพลาดทแยง (MBE) 0.19% และ R2 = 0.8 บ่งชี้ว่า แบบจำลองมี HHV มีเดียวเข้าตัวแปรทำนายความสามารถในการ สามารถใช้เป็นเครื่องมือสนับสนุนรูปแบบนี้สำหรับประเมินการสแกนอย่างรวดเร็วเมื่อประเมินพลังงานชีวมวลที่ใช้ในการประมวลผลของ EFB ใช้ประหยัด และมีประสิทธิภาพปรับตัวบ่งชี้ ค่าต่ำสุด และสูงสุดของ HHV ได้ EFB 21.91 และ 13.6 MJ/kg ตามลำดับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รูปแบบความสัมพันธ์ที่พัฒนาขึ้นสำหรับการประมาณค่าการสแกนอย่างรวดเร็วของค่าความร้อนสูง (HHV) ขึ้นอยู่กับปริมาณเถ้าจากการวิเคราะห์องค์ประกอบทางเคมีปาล์มน้ำมันผลไม้ที่อัดแน่นที่ว่างเปล่า (EFB) จะนำเสนอในบทความนี้ ความสัมพันธ์ได้รับการพัฒนาโดยใช้วิธีการถดถอยย่อยที่ดีที่สุดกับข้อมูลของกลุ่มตัวอย่างชีวมวล EFB ถูกนำโดยตรงจากปลายสายการประมวลผล (ออกจากกระบวนการหลังจากที่กำจัดส่วนผลไม้) สิ่งอำนวยความสะดวกในการสกัดน้ำมันปาล์มอุตสาหกรรมเกษตรที่มีการตั้งอยู่บนชายฝั่งโคลอมเบีย ความสัมพันธ์ยังเทียบกับความสัมพันธ์ที่ตีพิมพ์อื่น ๆ ของชีวมวลลิกโนเซลลูโลส หลังจากที่การดำเนินการวิเคราะห์ทางสถิติจากการวิเคราะห์ตัวแปรใกล้เคียงแสดงในพื้นฐานแห้งคาร์บอนคงที่ (FC), ปริมาณเถ้า (Ash) และสารระเหย (VM) colinearity ถูกระบุโดยสลับทวี Ash - VM - เ​​อฟซี VM - เ​​อฟซี ในการพัฒนารูปแบบที่แสดงพฤติกรรมที่น่าพอใจเมื่อตัวแปรเหล่านี้จะรวมแสดงให้เห็นว่ารูปแบบเหล่านี้มีไม่เพียงพอ ในที่สุดความสัมพันธ์รูปแบบสำหรับการประมาณค่าการสแกนอย่างรวดเร็วบนพื้นฐานแห้งที่ได้รับขึ้นอยู่กับปริมาณเถ้าจากการวิเคราะห์องค์ประกอบทางเคมี EFB (HHV = 0.827Ash + C ด้วย C ระหว่าง 9.97 และ 12.4) มีค่าเฉลี่ยความผิดพลาดแน่นอน ( กฟน.) ต่ำกว่า 3% และค่าเฉลี่ยเล็กน้อยข้อผิดพลาดอคติ (MBE) 0.19% และ R2 = 0.8 แสดงให้เห็นว่ารูปแบบการมี HHV มีความสามารถในการทำนายตัวแปรเดียว รุ่นนี้สามารถนำมาใช้เป็นเครื่องมือในการสนับสนุนสำหรับการประมาณค่าการสแกนอย่างรวดเร็วเมื่อประเมินพลังงานชีวภาพที่มีอยู่ในการประมวลผลของ EFB ใช้ตัวชี้วัดพลังประหยัดและมีประสิทธิภาพ ค่าต่ำสุดและสูงสุดของ HHV ได้รับสำหรับ EFB เป็น 13.6 และ 21.91 MJ / kg ตามลำดับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความสัมพันธ์แบบจำลองสำหรับการสแกนที่รวดเร็วการประเมิน 2 . ค่าความร้อนสูง หรือขึ้นอยู่กับปริมาณเถ้าจากการวิเคราะห์โดยประมาณของทะลายเปล่าปาล์มน้ำมัน ( แก๊ส ) ที่นำเสนอในบทความนี้ ความสัมพันธ์พัฒนาโดยใช้วิธีการถดถอยแบบที่ดีที่สุดจากข้อมูลตัวอย่างของชีวมวลใช้ถ่ายโดยตรงจากปลายสายการประมวลผล ( กระบวนการออกหลังจากผลการกำจัดส่วน ) ในเกษตรอุตสาหกรรมปาล์มสกัดน้ํามันเครื่องที่อยู่บนชายฝั่งโคลอมเบีย ความสัมพันธ์ยังเป็นเมื่อเทียบกับอื่น ๆเผยแพร่การศึกษามวลชีวภาพของ lignocellulosic .หลังจากทำการวิเคราะห์ทางสถิติ จากผลการวิเคราะห์ตัวแปรที่แสดงในฐานแห้ง คาร์บอนคงที่ ( FC ) , ปริมาณเถ้า ( Ash ) และสารระเหย ( VM ) colinearity ถูกระบุเป็น - นเถ้า - VM VM - ชลบุรี เอฟซี และ เอฟซี ในการพัฒนาแบบจำลองที่แสดงพฤติกรรมที่ไม่น่าพอใจเมื่อตัวแปรเหล่านี้จะรวม ระบุ ว่ารุ่นนี้มีไม่เพียงพอ ในที่สุดรูปแบบความสัมพันธ์สำหรับการสแกนอย่างรวดเร็วประมาณบนพื้นฐานแห้งได้ตามปริมาณเถ้าจากการวิเคราะห์โดยประมาณของแก๊ส ( ของเชื้อเพลิง = 0.827ash C กับ C ระหว่างและ 9.97 12.4 ) มีความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ย ( กฟน. ) ต่ำกว่า 3% และเพิ่มหมายถึงอคติข้อผิดพลาด ( MBE ) 0.19 % R = 0.8 และระบุว่ารูปแบบของเชื้อเพลิงได้ด้วยเดียวใส่ตัวแปรทำนายความสามารถรุ่นนี้สามารถใช้เป็นเครื่องมือสนับสนุนสำหรับการสแกนที่รวดเร็วประมาณเมื่อประเมินพลังงานที่มีอยู่ในการประมวลผลของแก๊ส ประหยัด และมีประสิทธิภาพ โดยใช้ตัวชี้วัดพลังงาน ค่าต่ำสุดและสูงสุดของของเชื้อเพลิงซึ่งใช้งานได้ และ 21.91 MJ / kg ตามลำดับ