Applying Support Vector Regression-Based Hybrid Models for Modeling the Gasification Process

Autor: Baofu Gong

Publikováno v: Journal of Applied Science and Engineering, Vol 28, Iss 6, Pp 1195-1208 (2024)

Modeling the gasification process through machine learning (ML) involves predicting the behavior and performance of gasification systems. Support Vector Regression (SVR) is known as an effective procedure in forecasting continuous variables and is ev

Externí odkaz: https://doaj.org/article/fb59c850573044e9aef1728545e785ed

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Integration into a citrus juice factory of air-steam gasification and CHP system: Energy sustainability assessment

Autor: Susanna Maisano, V. Chiodo, Mauro Prestipino, F. Urbani, Antonio Galvagno

Publikováno v: Energy conversion and management 193 (2019): 74–85. doi:10.1016/j.enconman.2019.04.067
info:cnr-pdr/source/autori:Galvagno A.; Prestipino M.; Maisano S.; Urbani F.; Chiodo V./titolo:Integration into a citrus juice factory of air-steam gasification and CHP system: Energy sustainability assessment/doi:10.1016%2Fj.enconman.2019.04.067/rivista:Energy conversion and management/anno:2019/pagina_da:74/pagina_a:85/intervallo_pagine:74–85/volume:193

This study analyzes the energy sustainability of citrus residues conversion and valorization through fluidized bed gasification plant. An energy analysis of the integration into a real citrus juice factory of a combined heat and power system (CHP), c

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::ec1f4decdef6129285ef882611921359
http://www.cnr.it/prodotto/i/409467

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.