Abstract

abordare

Introducere

Metodele MCDM oferă un instrument flexibil care este capabil să gestioneze numărul de variabile evaluate în diferite moduri și să asiste factorii de decizie în identificarea problemei [18]. Procesul de selecție a biomasei adecvate în scopuri energetice implică diverse criterii, cum ar fi disponibilitatea resursei de biomasă, siguranța mediului, rata de conversie și eficiența sistemului. Astfel, aceasta este, de asemenea, o problemă de luare a deciziilor cu mai multe criterii, luând în considerare diverse criterii și subcriterii. În ultimele trei decenii, s-au efectuat diverse lucrări de cercetare în procesele de conversie a biomasei legate de producția, modernizarea și utilizarea biocombustibilului [19, 20]. AHP se numără printre cele mai populare instrumente din procesul MCDM [21]. Comparația pe perechi este principalul avantaj în AHP. Dar această metodă convențională AHP nu va reflecta stilul de gândire uman [22]. Acesta este principalul dezavantaj al acestui sistem. Pentru a face față vagii gânduri umane asupra procesului de luare a deciziilor, Zadeh (1965) a propus teoria fuzzy a seturilor pentru a articula termenii lingvistici [23]. Termenii lingvistici fuzzy sunt utilizați cu AHP și cunoscuți ca proces de ierarhie analitică fuzzy (FAHP). Această metodă fuzzy AHP este utilizată în zilele noastre pentru diverse aplicații inginerești.

TOPSIS este un instrument simplu, rapid și sistematic care a fost dezvoltat pentru prima dată de Hwang și Yoon [28]. Este una dintre cele mai bune metode pentru clasarea alternativelor. Procesul decizional al acestei metode TOPSIS se bazează pe apropierea de soluția ideală și neideală [29]. Soluția ideal-pozitiv maximizează criteriile de beneficiu, în timp ce soluția ideal-negativ maximizează criteriile de cost. Această metodă este simplă și ușor de înțeles, urmează o formă matematică simplă și poate fi comparabilă [30]. Această metodă este adecvată pentru diverse domenii, cum ar fi întreținerea [31], mineritul [32] și industriile textile [33]. Principalele avantaje ale acestei metode sunt următoarele [34]:

Concept clar, logic și de înțeles

Logică intuitivă și simplă care reprezintă raționamentul din spatele alegerii umane

Calcul cu o bună eficiență de calcul

O valoare scalară care reprezintă atât cea mai bună, cât și cea mai proastă capacitate alternativă de a măsura valoarea reală într-o formă matematică de bază pentru fiecare alternativă

EDAS este, de asemenea, o altă metodă de referință pentru clasarea alternativelor. Acesta variază de la abordarea convențională. Această abordare ar trebui să ia în considerare distanța față de soluția medie pentru a obține cea mai bună alternativă. Acest lucru este mult simplificat, iar rezultatele obținute sunt în concordanță cu calculele. Această metodă este foarte utilă pentru selectarea alternativelor adecvate pentru aplicații specifice atunci când avem unele criterii contradictorii. Secțiunile de literatură menționate anterior au confirmat importanța metodelor MCDM în diferite aplicații inginerești. Aplicarea MCDM pentru evaluarea materialului adecvat de biomasă pentru randamentul maxim de bio-ulei în timpul pirolizei este un concept relativ nou. Cercetările existente în domeniul pirolizei se referă la tehnologia de conversie, cinetica reacției, adăugarea catalizatorilor și modernizarea bio-uleiului [35,36,37]. Dar acest studiu se concentrează pe dezvoltarea și aplicarea tehnicilor MCDM pentru selectarea materialului adecvat pentru biomasă pentru piroliză.

În acest studiu, s-au luat ca probe diferite probe de biomasă, cum ar fi paie de orez, coajă de floarea-soarelui, lemn tare, paie de grâu, bagas de trestie de zahăr, polițist de porumb și coajă de palmier și șapte criterii de evaluare, cum ar fi lignină, celuloză, hemiceluloză, materie volatilă, carbon fix, conținutul de umiditate și conținutul de cenușă au fost concentrate pentru a alege proba potrivită. Primele două materiale clasificate de biomasă au fost alese pentru conversia biomasei în biocombustibil prin piroliză. Predicția celor două tehnici MCDM menționate a fost comparată cu experimentul în timp real. Pentru aceasta, a fost efectuat un experiment de piroliză cu pat fix cu un interval de temperatură specific la o dimensiune fixă ​​a particulelor și o rată de încălzire fixă ​​pentru a examina efectele acestora asupra produselor de piroliză. În plus, bio-uleiul obținut în condițiile randamentelor maxime de bio-ulei de către materialul de top a fost analizat în continuare, pentru compoziția sa fizică, elementară și chimică utilizând FTIR și GC.

Materiale și metode

Materiale

Metodologie

Studiul propus pentru piroliză este realizat prin următorii pași:

Selectarea materialelor de biomasă (alternative) și a criteriilor

Calculul ponderii folosind FAHP

Formularea matricei deciziei finale

Clasarea alternativelor

Selectarea celui mai bun material de biomasă

Piroliza celor mai bune două materiale selectate

Caracterizarea bio-uleiului

Schema bloc a modelării și a cadrului experimental al acestui studiu este prezentată în Fig. 1.

Diagrama bloc a metodologiei

Metoda FAHP

Procesul de ierarhie analitică cunoscut popular ca AHP a fost utilizat pentru selectarea diferitelor procese de luare a deciziilor. FAHP este o tehnică avansată cu o combinație de AHP și logică fuzzy. A fost dezvoltat pentru prima dată de Zadeh pentru a trata AHP cu termenii lingvistici [39]. Etapele legate de calcularea ponderilor criteriului sunt ilustrate mai jos:

Identificarea unei probleme complexe de selecție a materialelor folosind o ierarhie. Are trei niveluri, cum ar fi obiectivul general al problemei, criteriile și alternativele.

Formularea matricei de comparație în perechi: numărul fuzzy triunghiular este utilizat pentru a forma o matrice de comparație clară în perechi \ (\ overset \). Tabelul 2 reprezintă funcțiile de apartenență ale expresiilor lingvistice pe o scară de nouă puncte. Pentru un număr fuzzy triunghiular \ (\ hat \) funcția de apartenență \ (_> (x) \) este definită de ecuație

\ (_> (x) = \ left \\ frac, l \ le x \ le m \\ <> \ frac, m \ le x \ le u \\ <> 0, \ kern0.5em l \ ge x \ ge u \ end \ right. \), unde l, m, și tu sunt valorile posibile ale funcției de membru