Renewable Energy, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 122305 - 122305
Опубликована: Дек. 1, 2024
Язык: Английский
Renewable Energy, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 122305 - 122305
Опубликована: Дек. 1, 2024
Язык: Английский
Renewable Energy, Год журнала: 2024, Номер 233, С. 121142 - 121142
Опубликована: Авг. 8, 2024
Язык: Английский
Процитировано
9Process Safety and Environmental Protection, Год журнала: 2024, Номер 189, С. 517 - 529
Опубликована: Июнь 27, 2024
Язык: Английский
Процитировано
5Case Studies in Thermal Engineering, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 105342 - 105342
Опубликована: Окт. 1, 2024
Язык: Английский
Процитировано
5Materials Today Sustainability, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 101074 - 101074
Опубликована: Янв. 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0BioResources, Год журнала: 2024, Номер 19(4), С. 7513 - 7529
Опубликована: Авг. 26, 2024
The pyrolysis behavior of biomass is critical for industrial process design, yet the complexity models makes this task challenging. This paper introduces an innovative hybrid model to quantify potential pine needles, predicting entire their behavior. Through experimental analyses and kinetic parameter calculations needle pyrolysis, study employs a with chemical reaction mechanism. Additionally, it improved dung beetle optimization algorithm accurately capture primary trends in pyrolysis. developed artificial neural network incorporates meta-heuristic algorithms address error factors. Validation based on data from TG at three different heating rates. results demonstrate that exhibits strong predictive performance compared standalone model, coefficients determination (R²) 0.9999 0.999 conversion degree rate untrained data, respectively. standard errors prediction (SEP) are 0.249% 0.449%
Язык: Английский
Процитировано
2Renewable Energy, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 122305 - 122305
Опубликована: Дек. 1, 2024
Язык: Английский
Процитировано
0