الشبكات العصبية الاصطناعية للتنبؤ بأداء تحويل الكتلة الحيوية إلى غاز: أداة للتنبؤ بالطاقة المستدامة

المؤلفون

  • محمد بقر قسم الهندسة الكيميائية، كلية الهندسة، جامعة طرابلس، مدينة طرابلس، ليبيا
  • بشرى حراقة قسم الهندسة الكيمائية، جامعة طرابلس، طرابلس، ليبيا
  • مفاز السويحلي الشبكات العصبية الاصطناعية للتنبؤ بأداء تحويل الكتلة الحيوية إلى غاز: أداة للتنبؤ بالطاقة المستدامة
  • حياة فنان قسم الهندسة الكيمائية، جامعة طرابلس، طرابلس، ليبيا

الكلمات المفتاحية:

تغويز الكتلة الحيوية، الشبكة العصبية الاصطناعية، الطاقة المستدامة ، الطاقة المتجددة

الملخص

يُعدّ تحويل الكتلة الحيوية إلى غاز (الغاز الحيوي) واحدًا من العمليات الكيميائية الحرارية الأساسية لإنتاج غاز اصطناعي نظيف، وهو ما يتوافق مع أجندة الطاقة العالمية الرامية إلى تطوير مصادر الطاقة المتجددة. إلا أن التنبؤ بمعاملات التشغيل لنظام تحويل الكتلة الحيوية إلى غاز لا يزال يمثل تحديًا بسبب الطبيعة غير الخطية لديناميكيات النظام. يُقدّم هذا البحث تطوير نموذج للشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) للتنبؤ بمكونات الغاز الاصطناعي الناتج من أجهزة التغويز ذات الطبقة المميعة الفقاعية، باستخدام 321 مجموعة بيانات متاحة في الأدبيات العلمية. تم استخدام نموذجين في هذه الدراسة، هما: التغذية الأمامية والانتشار الخلفي (FFBP)، والتغذية الأمامية المتتالية والانتشار الخلفي (CFBP). وُجد أن شبكة FFBP ذات الطبقتين المخفيتين هي أفضل نموذج للشبكة العصبية الاصطناعية، حيث بلغ معامل التحديد R² > 0.97، ونسبة الخطأ المطلق المتوسط (MAPE) بين 7 و 12 بالمائة لكل من أول أكسيد الكربون (CO)، والهيدروجين (H₂)، وثاني أكسيد الكربون (CO₂)، والميثان (CH₄)، وإنتاجية الغاز. أفضل نموذج للشبكة العصبية هو بنية شبكة FFBP ذات الطبقتين المخفيتين التي تم تدريبها باستخدام الترميز الأحادي (One-Hot Encoding). يحقق نموذج الشبكة العصبية قيمة R² > 0.85 و MAPE < 18% لكل من CO₂، H₂، CO، وإنتاجية الغاز في جميع أنواع المواد القاعية. تم استخدام نهج منهجي لاختيار الهيكل الأمثل للشبكة من خلال إجراء التحقق المتقاطع بخمسة أضعاف (5-fold cross-validation). من خلال تحليل الحساسية باستخدام طريقة التقليب (permutation method)، وُجد أن المعاملات الرئيسية المؤثرة في جودة الغاز الاصطناعي هي محتوى الرماد (متوسط 24.5%) ومحتوى الكربون (متوسط 14.7%)، ومن غير المتوقع أن تكون لدرجة الحرارة ونسبة البخار إلى الكتلة الحيوية تأثيرات طفيفة. يمكن أن تساهم هذه الدراسة في أجندة التنمية المستدامة من خلال تحسين كفاءة الطاقة وتقليل تكلفة التجارب نحو تحقيق الهدفين السابع والتاسع من أهداف الأمم المتحدة للتنمية المستدامة (SDGs). يمكن اعتبار النموذج القائم على الشبكة العصبية أداة فعالة حسابيًا للتنبؤ بنظام تغويز الكتلة الحيوية بما يخدم تطوير الاقتصاد الأخضر.

المراجع

Chan, Y. H., Rahman, S. N. F. S. A., Lahuri, H. M., & Khalid, A. (2021). Recent progress on CO-rich syngas production via CO2 gasification of various wastes: A critical review on efficiency, challenges and outlook. Environmental Pollution, 278, Article 116843. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2021.116843.

Klass, D. L. (1998). Biomass for renewable energy, fuels, and chemicals. Elsevier.

Bahadar, A., Kanthasamy, R., Sait, H. H., Zwawi, M., Algarni, M., Ayodele, B. V., Cheng, C. K., & Wei, L. J. (2022). Elucidating the effect of process parameters on the production of hydrogen-rich syngas by biomass and coal Co-gasification techniques: A multi-criteria modeling approach. Chemosphere, 287(Part 1), Article 132052. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2021.132052.

Singh, D. K., & Tirkey, J. V. (2021). Modeling and multi-objective optimization of variable air gasification performance parameters using Syzygium cumini biomass by integrating ASPEN Plus with Response surface methodology (RSM). International Journal of Hydrogen Energy, 46(36), 18816-18831. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2021.03.045.

Khanmohammadi, S., Atashkari, K., & Kouhikamali, R. (2016). Modeling and assessment of a biomass gasification integrated system for multigeneration purpose. International Journal of Chemical Engineering, 2016(1), Article 2639241. https://doi.org/10.1155/2016/2639241.

Almeida, J. S. (2002). Predictive non-linear modeling of complex data by artificial neural networks. Current Opinion in Biotechnology, 13(1), 72-76. https://doi.org/10.1016/S0958-1669(02)00288-4.

Baqar, M., Alzeyani, R., Zraig, M., & Madi, R. (2025). A comparative study of neural network algorithms for modelling hydrogen sulphide removal from natural gas. Journal of Technology Research. 770-779. https://doi.org/10.26629/jtr.2025.72.

Sunphorka, S., Chalermsinsuwan, B., & Piumsomboon, P. (2017). Artificial neural network model for the prediction of kinetic parameters of biomass pyrolysis from its constituents. Fuel, 193, 142-158. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2016.12.064.

Katsaros, G., Pandey, D. S., Horvat, A., Almansa, G. A., Fryda, L. E., Leahy, J. J., & Tassou, S. A. (2020). Experimental investigation of poultry litter gasification and co-gasification with beech wood in a bubbling fluidised bed reactor–Effect of equivalence ratio on process performance and tar evolution. Fuel, 262, Article 116660. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2019.116660.

Gómez-Barea, A., Arjona, R., & Ollero, P. (2005). Pilot-plant gasification of olive stone: A technical assessment. Energy & Fuels, 19(2), 598-605. https://doi.org/10.1021/ef049837z.

Wang, S., Wu, F., & Wang, X. (2023). Experimental and kinetics analysis on biomass chemical looping gasification using lean iron ore as oxygen carrier. Chemical Engineering Journal, 474, Article 145855. https://doi.org/10.1016/j.cej.2023.145855.

Porcu, A., Xu, Y., Mureddu, M., Dessì, F., Shahnam, M., Rogers, W. A., Sastri, B. S., & Pettinau, A. (2021). Experimental validation of a multiphase flow model of a lab-scale fluidized-bed gasification unit. Applied Energy, 293, Article 116933. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2021.116933.

Narnaware, S. L., Panwar, N. L., Gupta, T., & Meena, K. K. (2023). Bubbling fluidized bed gasification of biomass: A review on the effect of selected operational parameters. Biointerface Research in Applied Chemistry, 13(5). https://doi.org/10.33263/BRIAC135.449.

Van Huynh, C., & Kong, S.-C. (2013). Performance characteristics of a pilot-scale biomass gasifier using oxygen-enriched air and steam. Fuel, 103, 987-996. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2012.09.033.

Lv, P., Xiong, Z., Chang, J., Wu, C., Chen, Y., & Zhu, J. (2004). An experimental study on biomass air–steam gasification in a fluidized bed. Bioresource Technology, 95(1), 95-101. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2004.02.003.

Arena, U., Zaccariello, L., & Mastellone, M. L. (2010). Fluidized bed gasification of waste-derived fuels. Waste Management, 30(7), 1212-1219. https://doi.org/10.1016/j.wasman.2010.01.038.

Miccio, F., Piriou, B., Ruoppolo, G., & Chirone, R. (2009). Biomass gasification in a catalytic fluidized reactor with beds of different materials. Chemical Engineering Journal, 154(1-3), 369-374. https://doi.org/10.1016/j.cej.2009.04.023.

Baratieri, M., Pieratti, E., Nordgreen, T., & Grigiante, M. (2010). Biomass gasification with dolomite as catalyst in a small fluidized bed experimental and modelling analysis. Waste and Biomass Valorization, 1(3), 283-291. https://doi.org/10.1007/s12649-010-9039-4.

Loha, C., Chattopadhyay, H., & Chatterjee, P. K. (2013). Energy generation from fluidized bed gasification of rice husk. Journal of Renewable and Sustainable Energy, 5(4), Article 043111. https://doi.org/10.1063/1.4816499.

Timsina, R., Thapa, R. K., Moldestad, B. M. E., Jaiswal, R., Bhattarai, A., Jecmenica, M., & Eikeland, M. S. (2023). Experimental evaluation of wood and grass pellets in a bubbling fluidized bed gasifier. Energy Reports, 9, 4049-4058. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2023.03.051.

Awais, M., Li, W., Munir, A., Omar, M. M., & Ajmal, M. (2021). Experimental investigation of downdraft biomass gasifier fed by sugarcane bagasse and coconut shells. Biomass Conversion and Biorefinery, 11(2), 429-444. https://doi.org/10.1007/s13399-020-00692-5.

Pandey, D. S., Kwapinska, M., Gómez-Barea, A., Horvat, A., Fryda, L. E., Rabou, L. P., Leahy, J. J., & Kwapinski, W. (2016). Poultry litter gasification in a fluidized bed reactor: Effects of gasifying agent and limestone addition. Energy & Fuels, 30(4), 3085-3096. https://doi.org/10.1021/acs.energyfuels.5b02459.

Guerrero, J., Carmona-Martínez, A., & Jarauta-Córdoba, C. (2024). Renewable syngas production and technoeconomic validation in a pilot-scale reactor of air and air-steam gasification of biomass. International Journal of Hydrogen Energy, 93, 273-284. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2024.10.341.

Nagy, G., & Dobó, Z. (2020). Experimental investigation of fixed-bed pyrolysis and steam gasification of food waste blended with woody biomass. Biomass and Bioenergy, 139, Article 105580. https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2020.105580.

Fan, H., Ke, H., Zhou, D., Jia, C., Luo, Z., Yang, H., Zhang, H., Yang, H., Chen, H., & Zhang, S. (2024). Experimental and simulation study on coal-fired power generation coupling with fluidized bed biomass gasification. Journal of the Energy Institute, 117, Article 101732. https://doi.org/10.1016/j.joei.2024.101732

Ascher, S., Sloan, W., Watson, I., & You, S. (2022). A comprehensive artificial neural network model for gasification process prediction. Applied Energy, 320, Article 119289. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2022.119289.

Chang, P. Y., Chan, Y. J., Arumugasamy, S. K., Wan, Y. K., & Lim, J. W. (2025). Optimisation of anaerobic digestion of palm oil mill effluent with biochar addition: Synergistic application of Artificial neural network and response Surface Methodology. Fuel, 398, Article 135514. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2025.135514.

Njuguna, F. I., Ndiritu, H. M., Gathitu, B. B., Hawi, M., & Munyalo, J. M. (2023). Experimental investigation and optimization of the gasification parameters of macadamia nutshells in a batch-fed bubbling fluidized bed gasifier with air preheating. Energy Storage and Saving, 2(4), 559-570. https://doi.org/10.1016/j.enss.2023.08.001.

Kumar, A. (2024). Experimental analysis of dual-stage ignition biomass downdraft gasifier based on various gasification media for the generation of high-quality producer gas. Fuel, 361, Article 130708. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2023.130708.

Freda, C., Catizzone, E., Villone, A., & Cornacchia, G. (2024). Biomass gasification in rotary kiln integrated with a producer gas thermal cleaning unit: An experimental investigation. Results in Engineering, 21, Article 101763. https://doi.org/10.1016/j.rineng.2024.101763.

Bai, Y., Wang, Y., Zou, L., Xiu, H., Liu, T., & Zhang, X. (2024). Experimental study on hydrogen production from heavy tar in biomass gasification furnace catalyzed by carbon-based catalysts. Fuel, 361, Article 130718. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2023.130718.

Arena, U., & Di Gregorio, F. (2014). Gasification of a solid recovered fuel in a pilot scale fluidized bed reactor. Fuel, 117(Part A), 528-536. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2013.09.059.

Serrano, D., Sánchez-Delgado, S., & Horvat, A. (2017). Effect of sepiolite bed material on gas composition and tar mitigation during C. cardunculus L. gasification. Chemical Engineering Journal, 317, 1037-1046. https://doi.org/10.1016/j.cej.2017.02.125.

Serrano, D., Kwapinska, M., Horvat, A., Sánchez-Delgado, S., & Leahy, J. J. (2016). Cynara cardunculus L. gasification in a bubbling fluidized bed: The effect of magnesite and olivine on product gas, tar and gasification performance. Fuel, 173, 247-259. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2016.01.051.

Mansaray, K. G., Ghaly, A., Al-Taweel, A., Hamdullahpur, F., & Ugursal, V. (1999). Air gasification of rice husk in a dual distributor type fluidized bed gasifier. Biomass and Bioenergy, 17(4), 315-332. https://doi.org/10.1016/S0961-9534(99)00046-2.

Kaewluan, S., & Pipatmanomai, S. (2011). Potential of synthesis gas production from rubber wood chip gasification in a bubbling fluidised bed gasifier. Energy Conversion and Management, 52(1), 75-84. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2010.06.043.

Kaewluan, S., & Pipatmanomai, S. (2011). Gasification of high moisture rubber woodchip with rubber waste in a bubbling fluidized bed. Fuel Processing Technology, 92(3), 671-677. https://doi.org/10.1016/j.fuproc.2010.11.026.

Lahijani, P., & Zainal, Z. A. (2011). Gasification of palm empty fruit bunch in a bubbling fluidized bed: A performance and agglomeration study. Bioresource Technology, 102(2), 2068-2076. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2010.09.101.

Lan, W., Chen, G., Zhu, X., Wang, X., Wang, X., & Xu, B. (2019). Research on the characteristics of biomass gasification in a fluidized bed. Journal of the Energy Institute, 92(3), 613-620. https://doi.org/10.1016/j.joei.2018.03.011.

Han, S. W., Lee, J. J., Tokmurzin, D., Lee, S. H., Nam, J. Y., Park, S. J., Ra, H. W., Mun, T.-Y., Yoon, S. J., Yoon, S. M., Moon, J. H., Lee, J. G., Kim, Y.-M., Rhee, Y. W., & Seo, M. W. (2022). Gasification characteristics of waste plastics (SRF) in a bubbling fluidized bed: Effects of temperature and equivalence ratio. Energy, 238(Part B), Article 121944. https://doi.org/10.1016/j.energy.2021.121944.

Timofeeva, S. S., Karaeva, J. V., Kovalev, A. A., Kovalev, D. A., & Litti, Y. V. (2023). Steam gasification of digestate after anaerobic digestion and dark fermentation of lignocellulosic biomass to produce syngas with high hydrogen content. International Journal of Hydrogen Energy, 48(21), 7559-7568. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2022.11.100.

Tang, F., Chi, Y., Jin, Y., Zhu, Z., & Ma, J. (2022). Gasification characteristics of a simulated waste under separate and mixed atmospheres of steam and CO2. Fuel, 317, Article 123527. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2022.123527.

Flori, G., Frigo, S., Barontini, F., Gabbrielli, R., & Sica, P. (2024). Experimental assessment of oxy-CO2 gasification strategy with woody biomass. Renewable Energy, 228, Article 120593. https://doi.org/10.1016/j.renene.2024.120593.

Babatabar, M. A., & Saidi, M. (2021). Hydrogen production via integrated configuration of steam gasification process of biomass and water-gas shift reaction: Process simulation and optimization. International Journal of Energy Research, 45(13), 19378-19394. https://doi.org/10.1002/er.7061.

Porcu, A., Sollai, S., Marotto, D., Mureddu, M., Ferrara, F., & Pettinau, A. (2019). Techno-economic analysis of a small-scale biomass-to-energy BFB gasification-based system. Energies, 12(3), Article 494. https://doi.org/10.3390/en12030494.

Li, G., Liu, Z., Liu, T., Shan, J., Fang, Y., & Wang, Z. (2018). Techno-economic analysis of a coal to hydrogen process based on ash agglomerating fluidized bed gasification. Energy Conversion and Management, 164, 552-559. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2018.03.029.

Potdar, K., Pardawala, T. S., & Pai, C. D. (2017). A comparative study of categorical variable encoding techniques for neural network classifiers. International Journal of Computer Applications, 175(4), 7-9. https://doi.org/10.5120/ijca2017915495.

Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45(1), 5-32. https://doi.org/10.1023/A:1010933404324.

Sheela, K. G., & Deepa, S. N. (2013). Review on methods to fix number of hidden neurons in neural networks. Mathematical Problems in Engineering, 2013, Article 425740. https://doi.org/10.1155/2013/425740.

التنزيلات

منشور

22-05-2026

كيفية الاقتباس

بقر M. ., حراقة B. ., السويحلي M. ., & فنان H. . (2026). الشبكات العصبية الاصطناعية للتنبؤ بأداء تحويل الكتلة الحيوية إلى غاز: أداة للتنبؤ بالطاقة المستدامة . مجلة ساحل المعرفة للعلوم الإنسانية والتطبيقية, 2, E–303 . استرجع في من https://ojs.academy.edu.ly/index.php/JKCHAS/article/view/640

إصدار

القسم

Articles