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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 495 - 506 (12page)
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The purpose of this study is to use data mining methods to assess effective operation methods by developing predictionmodels for gas composition, an indicator of the effectiveness of waste gasification. We have examined an algorithm thatcan predict the correlation between gasifier temperature and syngas composition. We found that H2 concentrations arehighly negatively correlated with the temperature of the drying zone and pyrolysis zone in the gasifier. However, COconcentrations were not correlated with the gasifier temperature. Results of analyses using PLS, MLR, PCR, and SVR,indicated that SVR showed the highest prediction accuracy result at 86.5%.
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Abdul Salam, P / 2010 / The status of biomass gasification in Thailand and Cambodia
Phoumin, H / 2018 / Distributed energy system in southeast asia / 2018 Economic Research Institute for ASEAN and East Asia
Beaty, P / 2016 / The RDF gasification opportunity / 2016Gasification and Syngas Technologies Conference
Zaccariello, L. / 2015 / Fludized-bed gasification of plastic waste, wood and their blends with coal / Energies 8:8052~8068
Könemann, J. -W / 2017 / Development of biomass and waste gasification towards green chemicals / 2017Syngas Technologies Conference
Phoumin, H / 2018 / Distributed energy system in southeast asia / 2018 Economic Research Institute for ASEAN and East Asia
Beaty, P / 2016 / The RDF gasification opportunity / 2016Gasification and Syngas Technologies Conference
Zaccariello, L. / 2015 / Fludized-bed gasification of plastic waste, wood and their blends with coal / Energies 8:8052~8068
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