• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   RTEÜ
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
  •   RTEÜ
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Characterization of biodiesel based on plastic pyrolysis oil (PPO) and coconut oil: Performance and emission analysis using RSM-ANN approach

Thumbnail

Göster/Aç

Full Text / Tam Metin (6.026Mb)

Erişim

info:eu-repo/semantics/closedAccess

Tarih

2023

Yazar

Afzal, Asif
Roy, Roji George
Koshy, Chacko Preno
Alex, Y.
Abbas, Mohamed
Cüce, Erdem
Razak, R. K. Abdul
Shaik, Saboor
Saleel, C. Ahamed

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Künye

Afzal, A., Roy, R.G., Koshy, C.P., Alex, Y., Abbas, M., Cüce, E., Razak, R.K.A., Shaik, S. & Saleel, C.A. (2023). Characterization of biodiesel based on plastic pyrolysis oil (PPO) and coconut oil: Performance and emission analysis using RSM-ANN approach. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 56, 103046. https://doi.org/10.1016/j.seta.2023.103046

Özet

The work presents comparative study of the production and characterisation of sustainable biodiesel fuel made from waste plastics and virgin coconut oil. For characterisation, various chemical tests were performed, including Fourier Transform Infrared (FTIR) spectroscopy, Thermogravimetric analysis (TGA), and Gas chromatography-mass spectrometry (GCMS). The emissions and performance of this fuel were investigated to determine whether it could be utilised in diesel engines without modification. RSM (response surface method) was used to design the experiments. ANN (artificial neural network) was used to model the relationship between the input and output parameters. It was seen that, 20 % hybrid blend with diesel showed a better output (33 %) than 10 % and 30 % blend. For 75 % of load, a value of 0.12 % (minimum) CO emission was obtained for the same blend with diesel fuel. Low proportion levels blends (10 %) have less amount of oxygen content, hence reduced in NOx (400 ppm). The ANN and RSM models were found to be fitting correctly with the experimental readings, with R2 ratios varying from 90 % to 93.5 %, respectively. The outcomes demonstrated that RSM and ANN were excellent modelling techniques with good accuracy. In addition, ANN's prediction performance (R2 = 0.9978 for BTE) was somewhat better than RSM's (R2 = 0.960 for BTE).

Kaynak

Sustainable Energy Technologies and Assessments

Cilt

56

Bağlantı

https://doi.org/10.1016/j.seta.2023.103046
https://hdl.handle.net/11436/8167

Koleksiyonlar

  • Makine Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu [329]
  • Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [5931]
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [5260]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Yönerge | Rehber | İletişim |

DSpace@RTEÜ

by OpenAIRE
Gelişmiş Arama

sherpa/romeo

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına Göre

Hesabım

GirişKayıt

İstatistikler

Google Analitik İstatistiklerini Görüntüle

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Rehber|| Yönerge || Kütüphane || Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi || OAI-PMH ||

Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi, Rize, Türkiye
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz:

Creative Commons License
Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@RTEÜ:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.