ANN-GWO optimization of biolubricants from black soldier fly: A value-added approach to animal waste conversion
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Notice bibliographique
Résumé
• Investigating tribological properties of biolubricants from black soldier fly. • Optimization using artificial neural network techniques. • Higher BSF biolubricant blends (20 %, 30 %, 40 %) showed slightly higher COF values. • Biolubricant exhibits high viscosity index and oxidative stability. • Contributes to sustainable, environmentally acceptable lubricant alternatives. This study aims to explore the potential of biolubricants derived from BSF larvae in addressing the demand for sustainable and environmentally friendly alternatives to petroleum-based lubricants. Specifically, it investigates the tribological properties of BSF-based biolubricants and explores their formulation using a combination of ANN and the GWO. The COF of BSF was optimised based on time (60–3600 s), load (391–392 N), and temperature (74–83 °C). BSF bio-lubricant was blended with commercial 15W-40 lubricant in varying ratios, and tribological tests were conducted to evaluate key performance indicators such as COF, wear scar diameter, and kinematic viscosity. The optimum parameters by ANN-GWO are as follows: time=90 (sec), load=392.12 N, and temperature 82.5 °C with the predicted COF is 0.0145, and the experimental COF is 0.0140, with a difference of 3.57 %. The BSF biolubricant blend (Biol 10) demonstrated a coefficient of friction (COF) of 0.068, comparable to the commercial 15W-40 lubricant. Additionally, Biol 10 exhibited a kinematic viscosity of 83.35 mm²/s and a low wear scar diameter of 376.67 µm at 75 °C. Other BSF blends (Biol 20–40) showed slightly higher COF values. Overall, the results indicate that the ANN-GWO significantly predict the COF-Biol10. The research highlights the feasibility of using BSF larvae for biolubricant production, contributing to the growing interest in bio-based lubricants and offering a sustainable alternative to traditional petroleum-based lubricants with comparable or improved performance. ANN-GWO optimization techniques would estimate their tribological properties, making them a promising candidate for reducing dependence on fossil fuel-based lubricants in industrial applications.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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