Methods of Artificial Intelligence for Simulation of Gasification of Biomass and Communal Waste
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27740%2F21%3A10247977" target="_blank" >RIV/61989100:27740/21:10247977 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/61989100:27730/21:10247977
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1109/iccc51557.2021.9454641" target="_blank" >https://doi.org/10.1109/iccc51557.2021.9454641</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICCC51557.2021.9454641" target="_blank" >10.1109/ICCC51557.2021.9454641</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Methods of Artificial Intelligence for Simulation of Gasification of Biomass and Communal Waste
Popis výsledku v původním jazyce
Artificial intelligence (AI) methods can simulate accurately outcomes of gasification processes based on real data sets. Quality and composition of gas obtained from solid fuels depend on the temperature of the gasifying agent (air or steam) and the composition of used solid waste (biomass, industrial waste or combustibles from municipal solid waste, such as plastics, textile, wood, paper, tires, etc.). To simulate the gasification processes, a symbolic regression software AI Feynman is tested. Finally, the results of symbolic regression are compared with measured data. The results indicate that symbolic regression of AI Feynman is useful for modelling of biomass gasification technologies from measured data. (C) 2021 IEEE.
Název v anglickém jazyce
Methods of Artificial Intelligence for Simulation of Gasification of Biomass and Communal Waste
Popis výsledku anglicky
Artificial intelligence (AI) methods can simulate accurately outcomes of gasification processes based on real data sets. Quality and composition of gas obtained from solid fuels depend on the temperature of the gasifying agent (air or steam) and the composition of used solid waste (biomass, industrial waste or combustibles from municipal solid waste, such as plastics, textile, wood, paper, tires, etc.). To simulate the gasification processes, a symbolic regression software AI Feynman is tested. Finally, the results of symbolic regression are compared with measured data. The results indicate that symbolic regression of AI Feynman is useful for modelling of biomass gasification technologies from measured data. (C) 2021 IEEE.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10200 - Computer and information sciences
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2021
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
2021 22nd International Carpathian Control Conference, ICCC 2021
ISBN
978-1-72818-609-2
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
—
Název nakladatele
IEEE
Místo vydání
Piscataway
Místo konání akce
Velké Karlovice
Datum konání akce
31. 5. 2021
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—