Комплексний підхід, заснований на MCDM, що використовує TOPSIS та EDAS як допоміжний інструмент для відбору піролізного матеріалу та його застосування

Анотація

Вступ

Методи MCDM пропонують гнучкий інструмент, який здатний обробляти кількість змінних, що оцінюються по-різному, та допомагати особам, що приймають рішення, в картографуванні проблеми [18]. Процес відбору придатної біомаси для енергетичних цілей включає різні критерії, такі як наявність ресурсу біомаси, екологічна безпека, коефіцієнт перетворення та ефективність системи. Таким чином, це також є багатокритеріальною проблемою прийняття рішень, враховуючи різні критерії та підкритерії. Протягом останніх трьох десятиліть проводились різні дослідницькі роботи з процесів перетворення біомаси, пов’язані з виробництвом, модернізацією та використанням біопалива [19, 20]. AHP є одним з найпопулярніших інструментів у процесі MCDM [21]. Порівняння в парі - головна перевага AHP. Але цей звичайний метод AHP не відображатиме стиль мислення людини [22]. Це головний недолік цієї системи. Щоб мати справу з невизначеністю людських думок щодо процесу прийняття рішень, Заде (1965) запропонував теорію нечітких множин для формулювання лінгвістичних термінів [23]. Нечіткі лінгвістичні терміни використовуються з AHP і відомі як нечіткі аналітичні процеси ієрархії (FAHP). Цей нечіткий метод AHP сьогодні використовується для різних інженерних застосувань.

TOPSIS - це простий, швидкий та систематизований інструмент, який вперше був розроблений Хвангом та Юном [28]. Це один з найкращих методів класифікації альтернатив. Процес прийняття рішення цього методу TOPSIS заснований на близькості до ідеального та неідеального рішення [29]. Позитивно-ідеальне рішення максимізує критерії вигоди, тоді як негативно-ідеальне рішення максимізує критерії витрат. Цей метод є простим і легко зрозумілим, має просту математичну форму і може бути порівнянним [30]. Цей метод добре підходить для різних галузей, таких як технічне обслуговування [31], гірничодобувна промисловість [32] та текстильна промисловість [33]. Основними перевагами цього методу є наступні [34]:

Чітка, логічна та зрозуміла концепція

Інтуїтивна та проста логіка, яка представляє міркування, що стоять за вибором людини

Розрахунок з хорошою обчислювальною ефективністю

Скалярне значення, яке представляє як найкращу, так і найгіршу альтернативну здатність вимірювати фактичне значення в базовій математичній формі для кожної альтернативи

EDAS також є ще одним методом відліку для ранжирування альтернатив. Він відрізняється від звичайного підходу. Цей підхід повинен враховувати лише відстань від середнього рішення, щоб отримати найкращу альтернативу. Це значно спрощується, і отримані результати узгоджуються з розрахунками. Цей метод дуже корисний для вибору відповідних альтернатив для конкретних застосувань, коли у нас є суперечливі критерії. Вищезазначені розділи літератури підтвердили важливість методів MCDM у різних інженерних додатках. Застосування MCDM для оцінки відповідного матеріалу біомаси для максимального виходу біомастила під час піролізу є відносно новою концепцією. Існуючі дослідження в галузі піролізу стосуються технології перетворення, кінетики реакцій, додавання каталізаторів та модернізації біомасел [35,36,37]. Але це дослідження зосереджено на розробці та застосуванні методів MCDM для вибору відповідного матеріалу біомаси для піролізу.

У цьому дослідженні різні зразки біомаси, такі як рисова солома, соняшникова оболонка, тверда деревина, солома пшениці, цукровий очерет, кукурудзяний поліс та пальмова оболонка, були взяті як альтернативи та сім критеріїв оцінки, такі як лігнін, целюлоза, геміцелюлоза, леткі речовини, фіксований вуглець, вміст вологи та зольність були зосереджені, щоб вибрати відповідний зразок. Перші два класифіковані матеріали з біомаси були обрані для перетворення біомаси у біопаливо шляхом піролізу. Прогноз згаданих двох методів MCDM порівнювали з експериментом у реальному часі. Для цього був проведений експеримент піролізу з фіксованим шаром із заданим діапазоном температур при фіксованому розмірі частинок та фіксованій швидкості нагрівання для вивчення їх впливу на продукти піролізу. Крім того, біомасло, отримане в умовах максимальних виходів біомасел, отриманих за вищим рівнем матеріалу, було додатково проаналізовано на предмет його фізичного, елементного та хімічного складу за допомогою FTIR та GC.

Матеріали і методи

Матеріали

Методологія

Пропоноване дослідження піролізу проводиться, виконуючи наступні етапи:

Вибір матеріалів з біомаси (альтернативи) та критерії

Розрахунок ваги за допомогою FAHP

Формулювання матриці остаточного рішення

Рейтинг альтернатив

Вибір найкращого матеріалу з біомаси

Піроліз двох найкращих вибраних матеріалів

Характеристика біомасел

Структурна схема моделювання та експериментальної основи цього дослідження представлена на рис. 1.

Структурна схема методології

Метод FAHP

Процес аналітичної ієрархії, відомий у народі як AHP, використовувався для вибору різних процесів прийняття рішень. FAHP - це вдосконалена техніка, що поєднує AHP і нечітку логіку. Вперше він був розроблений Заде для розгляду AHP з мовними термінами [39]. Етапи, що стосуються розрахунку ваг критеріїв, проілюстровані нижче:

Визначення складної проблеми відбору матеріалу за допомогою ієрархії. Він має три рівні, такі як загальна мета проблеми, критерії та альтернативи.

Формулювання парної матриці порівняння: трикутне нечітке число використовується для формування чіткої парної матриці порівняння \ (\ overset \). У таблиці 2 представлені функції належності мовних виразів за дев'ятибальною шкалою. Для трикутного нечіткого числа \ (\ капелюх \) функція належності \ (_> (x) \) визначається рівнянням

\ (_> (x) = \ зліва \\ frac, l \ le x \ le m \\ <> \ frac, m \ le x \ le u \\ <> 0, \ kern0.5em l \ ge x \ ge u \ end \ right. \), де л, м, і u - можливі значення функції членства