Група з Університету Країни Басків проводить дослідження, яке використовує штучні нейронні мережі для оцінки теплотворної здатності кожного типу біомаси за її складом, оскільки це дуже нерегулярний матеріал.

мережі

Конічний реактор із реактивним шаром підходить для цього процесу, оскільки він здатний обробляти нерівні та липкі матеріали./UPV/EGU

Дослідники з групи "Каталітичні процеси для утилізації відходів" Університету країни Басків (UPV/EHU) працюють над отриманням біомасел або синтетичної олії з біомаси. У статті, опублікованій у журналі Fuel, дослідники запропонували використовувати штучні нейронні мережі для визначення теплотворної здатності кожного типу біомаси за її складом, оскільки це дуже нерегулярний матеріал.

Група проаналізувала процес створення нафтопереробного заводу для отримання біомасел або синтетичної олії з біомаси у співпраці з дослідниками з Університету Сан-Карлос у Бразилії та в рамках європейського проекту. "Тоді з виробленої біомастила можна отримати ті самі продукти, що й з нафти, як водень, так і будь-які інші сполуки", - пояснює Мартін Олазар, керівник проекту.

Конічний реактор із реактивним шаром - запатентований командою - дуже підходить для цього процесу, оскільки він здатний обробляти нерегулярні та злиплені матеріали.

Валова теплотворна здатність

При розробці процесу отримання біомасел з біомаси повинні бути визначені певні змінні: яку температуру отримувати, як досягти цієї температури, скільки палива (в даному випадку, скільки біомаси) спалити тощо. Валова теплотворна здатність є ключовим параметром при визначенні всіх цих даних: це тепло (енергія), що виділяється при повному згорянні певної кількості палива.

Нейромережі повинні постійно живитись, оскільки результати покращуються із збільшенням можливостей

Цей параметр є фундаментальним для аналізу, проектування та вдосконалення систем піролізу, газифікації та спалювання біомаси. Існуючі співвідношення в бібліографії дають дуже мінливі результати залежно від кожного типу біомаси та її характеристик. Тому дослідники групи пропонують використовувати штучні нейронні мережі для її оцінки; експериментально довели, що система дає дуже хороші результати, і вони зробили їх відомими у статті, нещодавно опублікованій у науковому журналі Fuel.

Штучні нейронні мережі - це обчислювальні моделі, засновані на функціонуванні біологічних нейронних мереж, за допомогою яких співвідносяться вхідні та вихідні бази даних. Дослідники забезпечили систему як бібліографічними даними, так і власними дослідженнями і помітили, що вони отримують дуже надійні результати за дуже короткий час, порівняно з обмеженими співвідношеннями, що існують у літературі.

"Ці нейронні мережі повинні постійно харчуватися, - пояснює Олазар, - оскільки результати покращуються по мірі введення ширшої казуїстики. Завдяки простому аналізу складу та введенню деяких загальних даних у систему (таких як щільність та вологість), нейронна мережа забезпечує валової теплотворної здатності біомаси, яку ми маємо, і таким чином ми можемо легше розпочати розрахунки, необхідні для нашого проектування ".

На думку дослідника, "розробка є однією з ланок ланцюга процесу отримання синтетичної олії".