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मॉस्को (एएनआई): रूस और भारत के वैज्ञानिकों ने एक जहरीली उष्णकटिबंधीय झाड़ी के बीजों से बायोडीजल के उत्पादन में सुधार के लिए एक विधि विकसित की है, स्पुतनिक समाचार एजेंसी की रिपोर्ट। अध्ययन के लेखकों के अनुसार, बारबाडोस नट (जेट्रोफा कर्कस) के प्रसंस्करण के लिए एक विधि जो एक गहरे तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करके विकसित की गई है, श्रम लागत में कटौती करेगी और बाद के जैव ईंधन की गुणवत्ता में सुधार करेगी।
बायोडीजल एक लंबी श्रृंखला वाला फैटी एसिड मिथाइल एस्टर है जो वनस्पति तेल और पशु वसा से प्राप्त होता है। स्पुतनिक न्यूज एजेंसी की रिपोर्ट के अनुसार, विशेषज्ञों के अनुसार, पेट्रोलियम आधारित डीजल ईंधन की तुलना में इसके कई फायदे हैं।
इसके अलावा, ऐसे ईंधन के उपयोग से निकास गैस उत्सर्जन, बिना जले हाइड्रोकार्बन और पार्टिकुलेट मैटर में कमी आती है।
फायदों के अलावा, बायोडीजल में बायोडिग्रेडेबिलिटी में सुधार होता है और यह गैर विषैला होता है। इसका उपयोग किसी भी डीजल इंजन या मिश्रण में भी किया जा सकता है।
वैज्ञानिकों के अनुसार, बायोडीजल के उत्पादन में मूलभूत मुद्दे उच्च चिपचिपाहट, खराब अस्थिरता और पॉलीअनसेचुरेशन (दो या दो से अधिक कार्बन-कार्बन दोहरे बंधन वाली हाइड्रोकार्बन श्रृंखला की उपस्थिति) हैं।
स्पुतनिक न्यूज एजेंसी के मुताबिक, वैज्ञानिक इन्हें सुलझाने के लिए विभिन्न रासायनिक प्रक्रियाओं का उपयोग कर रहे हैं। उनमें से एक ट्रांसएस्टरीफिकेशन है जो वसा के बीच एसिड अवशेषों का आदान-प्रदान करके एस्टर (वसा, तेल) के भौतिक और रासायनिक गुणों को बदलने का एक सुरक्षित तरीका है, जिसका व्यापक रूप से यूरोप और पूर्व यूएसएसआर में विशेष वसा के निर्माताओं द्वारा उपयोग किया जाता है।
डॉन स्टेट टेक्निकल यूनिवर्सिटी (डीएसटीयू, रोस्तोव-ऑन-डॉन, रूस), फेडरल साइंटिफिक एग्रोइंजीनियरिंग सेंटर वीआईएम (एफएनएसी वीआईएम, मॉस्को, रूस) सहित कई संस्थानों के वैज्ञानिकों ने सिस्टमिक्स विभाग, स्कूल ऑफ कंप्यूटर साइंस के सहयोगियों के साथ मिलकर काम किया। और एप्लाइड साइंसेज (रसायन विज्ञान) विभाग, पेट्रोलियम और ऊर्जा अध्ययन विश्वविद्यालय, और देहरादून भारत ने बारबाडोस अखरोट के बीज से प्राप्त वनस्पति तेलों की रुचिकरण प्रक्रिया के मापदंडों को अनुकूलित करने और उत्पादित बायोडीजल की विशेषताओं की भविष्यवाणी करने के लिए गहन मशीन लर्निंग का उपयोग किया।
स्पुतनिक समाचार एजेंसी की रिपोर्ट के अनुसार, वैज्ञानिकों के अनुसार, इससे परिणामी ईंधन की गुणवत्ता, इसकी मात्रा के पूर्वानुमान की सटीकता में सुधार होगा और उत्पादन प्रक्रिया की श्रम लागत कम हो जाएगी।
वादिम बोल्शेव ने कहा, "किए गए कार्य के परिणामस्वरूप, ट्रांसएस्टरीफिकेशन प्रक्रिया के सबसे महत्वपूर्ण मापदंडों को बायोडीजल ईंधन के गुणों पर उनके अधिकतम प्रभाव के संदर्भ में वर्गीकृत किया गया था।"
उन्होंने आगे कहा कि तापमान और प्रक्रिया समय के बीच एक सकारात्मक सहसंबंध पाया गया, जबकि मेथनॉल सामग्री और उत्प्रेरक एकाग्रता के बीच एक नकारात्मक सहसंबंध पाया गया।
"उच्चतम संभव एस्टर उपज (97 प्रतिशत) 60 डिग्री सेल्सियस के प्रतिक्रिया तापमान और वजन के अनुसार 1 प्रतिशत पोटेशियम हाइड्रॉक्साइड उत्प्रेरक की एकाग्रता का उपयोग करके प्राप्त की गई थी। इसके अलावा, यह निर्धारित किया गया था कि 6 के अनुपात में मेथनॉल की एकाग्रता: 1 आपको बायोडीजल की अधिकतम मात्रा प्राप्त करने की अनुमति देता है, ”बोल्शेव ने कहा।
शोधकर्ताओं के अनुसार, परिणामी मॉडल की गुणवत्ता मेट्रिक्स की तुलना अन्य मशीन लर्निंग मॉडल से करने से उनके डिजाइन की सर्वोच्चता का पता चला।
इसके अलावा, वैज्ञानिकों के अनुसार, परिणामी जैव ईंधन की मात्रा और चिपचिपाहट की भविष्यवाणी करने की सटीकता में क्रमशः 10 प्रतिशत और 8 प्रतिशत का सुधार हुआ।
"वैज्ञानिकों के अनुसार, यह अध्ययन विशेष रूप से अफ्रीका और दक्षिण अमेरिका के विकासशील देशों के लिए प्रासंगिक है, जहां बारबाडोस अखरोट एक खरपतवार के रूप में उगता है। विशेषज्ञों द्वारा इस पौधे को सबसे अच्छे उम्मीदवारों में से एक बताए जाने के बाद भारत और चीन में इसकी व्यावसायिक रूप से खेती की जाने लगी। भविष्य के बायोडीजल उत्पादन के लिए, "स्पुतनिक समाचार एजेंसी ने रिपोर्ट किया।
इस बीच, रूसी-भारतीय अनुसंधान टीम ने विकसित गहन शिक्षण मॉडल के पूर्वानुमान की गुणवत्ता बढ़ाने के साथ-साथ विभिन्न प्रकार के कच्चे माल के आधार पर मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए काम करना जारी रखने की योजना बनाई है।
इसके अतिरिक्त, बायोडीजल ईंधन के उत्पादन में मॉडल के अनुप्रयोग की व्यवहार्यता अध्ययन, जीवन चक्र मूल्यांकन, ऊर्जा और ऊर्जा मूल्यांकन आयोजित करने की आवश्यकता है।
वादिम बोल्शेव ने कहा, "किए गए कार्य के परिणामस्वरूप, ट्रांसएस्टरीफिकेशन प्रक्रिया के सबसे महत्वपूर्ण मापदंडों को बायोडीजल ईंधन के गुणों पर उनके अधिकतम प्रभाव के संदर्भ में वर्गीकृत किया गया था।" (एएनआई)
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