กรุณาใช้ตัวระบุนี้เพื่ออ้างอิงหรือเชื่อมต่อรายการนี้: https://buuir.buu.ac.th/xmlui/handle/1234567890/6185
ระเบียนเมทาดาทาแบบเต็ม
ฟิลด์ DC ค่าภาษา
dc.contributor.advisorวชิรา ดาวสุด
dc.contributor.authorนาถฤดี รวมทวี
dc.contributor.otherมหาวิทยาลัยบูรพา. คณะวิศวกรรมศาสตร์
dc.date.accessioned2023-05-12T02:34:32Z
dc.date.available2023-05-12T02:34:32Z
dc.date.issued2560
dc.identifier.urihttps://buuir.buu.ac.th/xmlui/handle/1234567890/6185
dc.descriptionวิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--มหาวิทยาลัยบูรพา, 2560
dc.description.abstractงานวิจัยนี้เป็นการศึกษาการสร้างแบบจำลองข่ายงานนิวรัลแบบไฮบริด และการออฟติไมซ์สำหรับกระบวนการผลิตก๊าซชีวภาพจากตะกอนเลนบ่อเลี้ยงกุ้งโดยการหมักแบบไม่ใช้แสงและออกซิเจน โดยอาศัยข้อมูลจากการทดลองเพื่อหาโปรไฟล์อุณหภูมิ ของกระบวนการซึ่งให้ศักยภาพในการผลิตก๊าซชีวภาพสูงสุด ซึ่งดำเนินการทดลองผลิตก๊าซชีวภาพ จากตะกอนเลนบ่อเลี้ยงกุ้งโดยการหมักแบบไม่ใช้แสงและออกซิเจนที่อุณหภูมิการหมักที่อุณหภูมิห้อง 39-42 และ 46-58 องศาเซลเซียส์เป็นเวลา 12 วัน จากการเปรียบเทียบประสิทธิภาพ การทำนายปริมาณการเกิดก๊าซชีวภาพสะสมระหว่างข่ายงานนิวรัลและข่ายงานนิวรัลแบบไฮบริด พบว่า ข่ายงานนิวรัลแบบไฮบริดที่มีโครงสร้าง [7-5-4-1] สามารถทำนายผลการตอบสนองของกระบวนการได้ถูกต้องและแม่นยำมากที่สุด ทั้งในกรณีสภาวะปกติและกรณีแบบจำลอง หรือค่าพารามิเตอร์ผิดพลาด จากการออฟติไมซ์กระบวนการโดยใช้ข่ายงานนิวรัลแบบไฮบริด พบว่าโปรไฟล์อุณหภูมิที่เหมาะสมมีค่าอยู่ในช่วงระหว่าง 48.72-57.53 องศาเซลเซียส โดยจะให้ปริมาณการเกิดก๊าซชีวภาพสะสมตลอด 12 วัน มีค่าเท่ากับ 371.80 มิลลิลิตร ซึ่งมีปริมาณเพิ่มขึ้นถึง 8.06% เมื่อเทียบกับปริมาณการเกิดก๊าซชีวภาพสะสมจากการทดลอง
dc.language.isoth
dc.publisherคณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยบูรพา
dc.rightsมหาวิทยาลัยบูรพา
dc.subjectมหาวิทยาลัยบูรพา -- สาขาวิชาวิศวกรรมเคมีและสิ่งแวดล้อม
dc.subjectก๊าซชีวภาพ -- การผลิต
dc.subjectนิวรัลเน็ตเวิร์ค (วิทยาการคอมพิวเตอร์)
dc.titleการสร้างแบบจำลองข่ายงานนิวรัลแบบไฮบริดและการออฟติไมซ์ สำหรับกระบวนการผลิตก๊าซชีวภาพจากตะกอนเลนบ่อเลี้ยงกุ้งโดยการหมักแบบไม่ใช้แสงและออกซิเจน
dc.title.alternativeHybrid Neurl Network Modeling nd optimiztion of n nerobic digestion of shrimp culture pond sediments in biogs production process
dc.typeวิทยานิพนธ์/ Thesis
dc.description.abstractalternativeHybrid neural network (HNN) modeling and optimization of an anaerobic digestion of shrimp culture pond sediments in biogas production process were studied for determining optimum temperature profiles with maximal biogas production. The experiment of a 12-day process at room temperature, 39-42o C and 46-58o C was conducted using sediments from shrimp culture ponds. HNN, basing on mathematical models initially describing the anaerobic biogas production process, consisting of two-hidden layers with 5 and 4 nodes respectively gives the best prediction results in both normal case and model/ parameter mismatch case. Then, the optimization of operating temperature based on the HNN model gave satisfactory result at 48.72- 57.53o C witha significantlyhigher yield of biogas (8.06%) compared with the experiment which had a cumulative volume of biogas equal to371.80 ml.
dc.degree.levelปริญญาโท
dc.degree.disciplineวิศวกรรมเคมีและสิ่งแวดล้อม
dc.degree.nameวิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต
dc.degree.grantorมหาวิทยาลัยบูรพา
ปรากฏในกลุ่มข้อมูล:วิทยานิพนธ์ (Theses)

แฟ้มในรายการข้อมูลนี้:
แฟ้ม รายละเอียด ขนาดรูปแบบ 
Fulltext.pdf3.11 MBAdobe PDFดู/เปิด


รายการทั้งหมดในระบบคิดีได้รับการคุ้มครองลิขสิทธิ์ มีการสงวนสิทธิ์เว้นแต่ที่ระบุไว้เป็นอื่น