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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.5
- 수록면
- 58 - 61 (4page)
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Pyrolysis kinetics is a key parameter in reactor design for the thermochemical conversion of biomass. Existing approaches to derive the kinetics are based on mathematical analysis of thermogram data. However, the severe non-linearity in the reaction mechanism of biomass pyrolysis causes difficulty in deriving the rate constants. This study proposed a 1D convolutional neural network (1D-CNN) model to derive three-parallel0reaction model by autonomously interpreting the differential thermogram data (DTG). The pyrolysis kinetics deduced from the CNN model described the thermal degradation behavior with R² values higher than 0.99. The model also provided rate constants for DTG data at arbitrary heating rates, demonstrating its versatility.
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