Temperature and moisture insensitive prediction of biomass calorific value from near infrared spectra using external parameter orthogonalization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In the pulp and paper and biofuel industries, real-time online characterization of biomass gross calorific value is of critical importance to determine its quality and price and for process optimization. Near infrared spectroscopy is a relatively low-cost technology that could potentially be used for such an application. However, the near infrared spectra are also influenced by biomass temperature and moisture content. In this study, external parameter orthogonalization is employed to remove simultaneously the influence of temperature and moisture content on the spectra before predicting gross calorific value. External parameter orthogonalization is of particular interest when one desires to transfer information from one modeling experiment to another, such as when developing a calibration model for a new property from the same material, or when it would be more efficient to divide the experimental effort. External parameter orthogonalization (EPO) was found to be an effective method for desensitizing a partial least squares calibration model to the influence of temperature and moisture content, enabling robust and accurate prediction of biomass gross calorific value. Partial least square models developed with external parameter orthogonalization always provided equal or better performance than models developed without external parameter orthogonalization. The paper shows that experimental efforts and costs can be reduced by approximately one half while maintaining prediction accuracy and model robustness.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle