| Revue: | Ingeniería e investigación |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000376309 |
| ISSN: | 0120-5609 |
| Autores: | Villegas, J. M Avila, H1 |
| Instituciones: | 1Universidad del Norte, Instituto de Estudios Hidráulicos y Ambientales, Barranquilla, Atlántico. Colombia |
| Año: | 2014 |
| Periodo: | May-Ago |
| Volumen: | 34 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 33-38 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
| Resumen en español | Un modelo de correlación desarrollado para la estimación rápida del Poder Calorífico Superior (HHV) de racimos vacíos del fruto de palma de aceite (EFB) basado en el contenido de cenizas obtenido a partir de datos de análisis próximo es presentado en este artículo. La correlación se desarrolló a través del método de regresión de mejores subconjuntos mediante el uso de datos de muestras obtenidas directamente de la línea de procesamiento (la salida del proceso después de la sección de desfrutado) en instalaciones de empresas agro-industriales extractoras de aceite de palma ubicadas en la costa colombiana. La correlación obtenida se comparó con otros modelos publicados para estimar HHV para biomasa lignocelulósica. Luego de un análisis estadístico a las variables de análisis próximo expresadas en base seca Carbono Fijo (FC), Contenido de cenizas (Ash), Material Volátil (MV), se evidenció co-linearidad en los modelos desarrollados entre Ash - VM - FC, VM - FC, mostrando comportamientos insatisfactorios cuando se incluyen estas variables indicando modelos inadecuados. Finalmente el modelo de correlación para estimación rápida en base seca se obtuvo a partir del contenido de cenizas del EFB de datos de análisis próximo (HHV= 0.827Ash + C, con C entre 9.97 y 12.4) presentado un error absoluto medio (MEA) menor al 3%, error marginal medio (MBE) de 0.19% y un R2 = 0.8, indicando capacidad predictiva para el HHV con una variable de entrada, el cual puede ser utilizado como herramienta soporte para la estimación rápida del indicador energético en la evaluación de bioenergía disponible en procesos de tratamientos para el EFB de manera económica y eficiente. El HHV mínimo y máximo obtenido para EFB fue de 13.6 y 19.51 MJ/kg, respectivamente |
| Resumen en inglés | A correlation model developed for the quick-scan estimation of the Higher Heating Value (HHV) based on the ash content from a proximate analysis of Oil Palm Empty Fruit Bunches (EFB) is presented in this paper. The correlation was developed using a best subsets regression method with data of biomass samples. EFB were taken directly from the end of the processing line (the process exit after the fruit removal section) in agro-industrial palm oil extraction facilities that are located on the Colombian coast. The correlation is also compared with other published correlations of lignocellulosic biomass. After conducting a statistical analysis from proximate analysis variables expressed in the dry basis for Fixed Carbon (FC), Ash content (Ash), and Volatile Matter (VM), colinearity was identified between Ash - VM - FC, VM - FC, in developed models that show unsatisfactory behavior when these variables are included, indicating that these models are inadequate. Finally, the correlation model for a quick-scan estimation on the dry basis was obtained based on the Ash content from a proximate analysis of EFB (HHV= 0.827Ash + C, with C between 9.97 and 12.4), with a mean absolute error (MEA) lower than 3% and a marginal mean bias error (MBE) of 0.19%, and R2 = 0.8, indicating that the model has an HHV with single input variable predictive capability. This model can be used as a support tool for quick-scan estimation when evaluating the available bioenergy in the processing of EFB using economical and efficient energetic indicators. The minimum and maximum values of HHV obtained for EFB were 13.6 and 21.91 MJ/kg, respectively |
| Disciplinas: | Ingeniería |
| Palabras clave: | Ingeniería ambiental, Ingeniería de energéticos, Combustibles alternativos, Poder calorífico, Lignocelulosa, Biomasa, Palma aceitera, Biocombustibles |
| Keyword: | Engineering, Energy engineering, Environmental engineering, Alternative fuels, Heating power, Lignocellulose, Biomass, Oil palm, Biofuels |
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