การสร้างแบบจำลองข่ายงานนิวรัลแบบไฮบริดและการออฟติไมซ์ สำหรับกระบวนการผลิตก๊าซชีวภาพจากตะกอนเลนบ่อเลี้ยงกุ้งโดยการหมักแบบไม่ใช้แสงและออกซิเจน

นาถฤดี รวมทวี

dc.contributor.advisor	วชิรา ดาวสุด
dc.contributor.author	นาถฤดี รวมทวี
dc.contributor.other	มหาวิทยาลัยบูรพา. คณะวิศวกรรมศาสตร์
dc.date.accessioned	2023-05-12T02:34:32Z
dc.date.available	2023-05-12T02:34:32Z
dc.date.issued	2560
dc.identifier.uri	https://buuir.buu.ac.th/xmlui/handle/1234567890/6185
dc.description	วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--มหาวิทยาลัยบูรพา, 2560
dc.description.abstract	งานวิจัยนี้เป็นการศึกษาการสร้างแบบจำลองข่ายงานนิวรัลแบบไฮบริด 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.iso	th
dc.publisher	คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยบูรพา
dc.rights	มหาวิทยาลัยบูรพา
dc.subject	มหาวิทยาลัยบูรพา -- สาขาวิชาวิศวกรรมเคมีและสิ่งแวดล้อม
dc.subject	ก๊าซชีวภาพ -- การผลิต
dc.subject	นิวรัลเน็ตเวิร์ค (วิทยาการคอมพิวเตอร์)
dc.title	การสร้างแบบจำลองข่ายงานนิวรัลแบบไฮบริดและการออฟติไมซ์ สำหรับกระบวนการผลิตก๊าซชีวภาพจากตะกอนเลนบ่อเลี้ยงกุ้งโดยการหมักแบบไม่ใช้แสงและออกซิเจน
dc.title.alternative	Hybrid Neurl Network Modeling nd optimiztion of n nerobic digestion of shrimp culture pond sediments in biogs production process
dc.type	วิทยานิพนธ์/ Thesis
dc.description.abstractalternative	Hybrid 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.level	ปริญญาโท
dc.degree.discipline	วิศวกรรมเคมีและสิ่งแวดล้อม
dc.degree.name	วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต
dc.degree.grantor	มหาวิทยาลัยบูรพา