Prediction of selected biodiesel fuel properties using artificial neural network

Solomon O. GIWA , Sunday O. ADEKOMAYA , Kayode O. ADAMA , Moruf O. MUKAILA

Front. Energy ›› 2015, Vol. 9 ›› Issue (4) : 433 -445.

PDF (840KB)
Front. Energy ›› 2015, Vol. 9 ›› Issue (4) : 433 -445. DOI: 10.1007/s11708-015-0383-5
RESEARCH ARTICLE
RESEARCH ARTICLE

Prediction of selected biodiesel fuel properties using artificial neural network

Author information +
History +
PDF (840KB)

Abstract

Biodiesel is an alternative fuel to replace fossil-based diesel fuel. It has fuel properties similar to diesel which are generally determined experimentally. The experimental determination of various properties of biodiesel is costly, time consuming and a tedious process. To solve these problems, artificial neural network (ANN) has been considered as a vital tool for estimating the fuel properties of biodiesel, especially from its fatty acid (FA) composition. In this study, four ANNs have been designed and trained to predict the cetane number (CN), flash point (FP), kinematic viscosity (KV) and density of biodiesel using ANN with logsig and purelin transfer functions in the hidden layer of all the networks. The five most prevalent FAs from 55 feedstocks found in the literature utilized as the input parameters for the model are palmitic, stearic, oleic, linoleic and linolenic acids except for density network with a sixth parameter (temperature). Other FAs that are present in the biodiesels have been considered based on the number of carbon atom chains and the level of saturation. From this study, the prediction accuracy and the average absolute deviation of the networks are CN (96.69%; 1.637%), KV (95.80%; 1.638%), FP (99.07%; 0.997%) and density (99.40%; 0.101%). These values are reasonably better compared to previous studies on empirical correlations and ANN predictions of these fuel properties found in literature. Hence, the present study demonstrates the ability of ANN model to predict fuel properties of biodiesel with high accuracy.

Keywords

biodiesel / fuel properties / artificial neural network / fatty acid / prediction

Cite this article

Download citation ▾
Solomon O. GIWA, Sunday O. ADEKOMAYA, Kayode O. ADAMA, Moruf O. MUKAILA. Prediction of selected biodiesel fuel properties using artificial neural network. Front. Energy, 2015, 9(4): 433-445 DOI:10.1007/s11708-015-0383-5

登录浏览全文

4963

注册一个新账户 忘记密码

References

[1]

Achten W M JVerchot LFranken Y JMathijs ESingh V PAerts RMuys BJatropha bio-diesel production and use. Biomass and Bioenergy200832(12): 1063–1084

[2]

El Diwani GAttia N KHawash S I. Development and evaluation of biodiesel fuel and by-products from Jatropha oil. International Journal of Environmental Science and Technology20096(2): 219–224

[3]

Balat MBalat H. Recent trends in global production and utilization of bio-ethanol fuel. Applied Energy200986(11): 2273–2282

[4]

Kondamudi NStrull JMisra MMohapatra S K. A green process for producing biodiesel from feather meal. Journal of Agricultural and Food Chemistry200957(14): 6163–6166

[5]

Mariod AKlupsch SHussein I HOndruschka B. Synthesis of alkyl esters from three unconventional Sudanese oils for their use as biodiesel. Energy & Fuels200620(5): 2249–2252

[6]

Lin C YFan C L. Fuel properties of biodiesel produced from Camellia Oleifera Abel oil through supercritical-methanol transesterification. Fuel201190(6): 2240–2244

[7]

Alptekin ECanakci M. Determination of the density and the viscosities of biodiesel−diesel fuel blends. Renewable Energy200833(12): 2623–2630

[8]

Lin CLi R. Fuel properties of biodiesel produced from the crude fish oil from the soapstock of marine fish. Fuel Processing Technology200990(1): 130–136

[9]

Giwa SLayeni AOgunbona C. Synthesis and characterization of biodiesel from industrial starch production byproduct. Energy and Environmental Engineering Journal20121(1): 45–51

[10]

Knothe G. Dependence of biodiesel fuel properties on the structure of fatty acid alkyl esters. Fuel Processing Technology200586(10): 1059–1070

[11]

Ramos M JFernández C MCasas ARodríguez LPérez A. Influence of fatty acid composition of raw materials on biodiesel properties. Bioresource Technology2009100(1): 261–268

[12]

Cheenkachorn K. Predicting properties of biodiesel using statistical models and artificial neural networks. In: Proceedings of the Joint International Conference on Sustainable Energy and Environment. Hua Hin, Thailand, 2004, 176–179

[13]

Allen C A WWatts K CAckman R GPegg M J. Predicting the viscosity of biodiesel fuels from their fatty acid ester composition. Fuel199978(11): 1319–1326

[14]

Ramírez-Verduzco L FRodríguez-Rodríguez J EJaramillo-Jacob A R. Predicting cetane number, kinematic viscosity, density and higher heating value of biodiesel from its fatty acid methyl ester composition. Fuel201291(1): 102–111

[15]

Krisnangkura KYimsuwan TPairintra R. An empirical approach in predicting biodiesel viscosity at various temperatures. Fuel200685(1): 107–113

[16]

Krisnangkura KSansa-ard CAryusuk KLilitchan SKittiratanapiboon K. An empirical approach for predicting kinematic viscosities of biodiesel blends. Fuel201089(10): 2775–2780

[17]

Piloto-Rodríguez RSánchez-Borroto YLapuerta MGoyos-Pérez LVerhelst S. Prediction of the cetane number of biodiesel using artificial neural networks and multiple linear regression. Energy Conversion and Management201365: 255–261

[18]

Bamgboye A IHansen A C. Prediction of cetane number of biodiesel fuel from the fatty acid methyl ester (FAME) composition. International Agrophysics200822: 21–29

[19]

Gopinath APuhan SNagarajan G. Theoretical modeling of iodine value and saponification value of biodiesel fuels from their fatty acid composition. Renewable Energy200934(7): 1806–1811

[20]

Shivakumar, Srinivas P PShrinivasa R B RSamaga B S. Performance and emission characteristics of a 4 stroke C.I engine operated on honge methyl ester using artificial neural network. ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences20105(6): 83–94

[21]

Ramadhas A SJayaraj SMuraleedharan CPadmakumari K. Artificial neural networks used for the prediction of the cetane number of biodiesel. Renewable Energy200631(15): 2524–2533

[22]

Baroutian SKheireddine Aroua MAbdul Raman A ANik Sulaiman N M. Estimation of vegetable oil-based ethyl esters biodiesel densities using artificial neural networks. Journal of Applied Sciences20088(17): 3005–3011

[23]

Meng XJia MWang T. Neural network prediction of biodiesel kinematic viscosity at 313 K. Fuel2014121: 133–140

[24]

Balabin R MLomakina E ISafieva R Z. Neural network approach to biodiesel analysis: analysis of biodiesel density, kinematic viscosity, methanol and water content using near infrared (NIR) spectroscopy. Fuel201190(5): 2007–2015

[25]

Singh S PSingh D. Biodiesel production through the use of different sources and characterization of oils and their esters as the substitute of diesel: a review. Renewable & Sustainable Energy Reviews200914(1): 200–216

[26]

Rashid UAnwar FMoser B RAshraf S. Production of sunflower oil methyl esters by optimized alkali-catalyzed methanolysis. Biomass and Bioenergy200832(12): 1202–1205

[27]

Sarin RSharma MSinharay SMalhotra R KJatropha−Palm biodiesel blends: an optimum mix for Asia. Fuel200786(10−11): 1365–1371

[28]

Canakci MSanli H. Biodiesel production from various feedstocks and their effects on the fuel properties. Journal of Industrial Microbiology & Biotechnology200835(5): 431–441

[29]

Martín R SCerda T D LUribe ABasilio PJordán MPrehn DGebauer M. Evaluation of guindilla oil (Guindilla trinervis Gillies ex Hook. et Arn.) for biodiesel Production. Fuel201089(12): 3785–3790

[30]

Anwar FRashid UAshraf MNadeem M. Okra (Hibiscus esculentus) seed oil for biodiesel production. Applied Energy201087(3): 779–785

[31]

Nabi M NHogue S M NAkhter M S. Karanja (Pongamia Pinnata) biodiesel production in Bangladesh, characterization of karanja biodiesel and its effect on diesel emissions. Fuel Processing Technology200990(9): 1080–1086

[32]

Leung D Y CWu XLeung M K H. A review on biodiesel production using catalyzed transesterification. Applied Energy201087(4): 1083–1095

[33]

Sivakumar PAnbarasu KRenganathan S. Bio-diesel production by alkali catalyzed transesterification of dairy waste scum. Fuel201190(1): 147–151

[34]

Öner CAltun S. Biodiesel production from inedible animal tallow and an experimental investigation of its use as alternative fuel in a direct injection diesel engine. Applied Energy200986(10): 2114–2120

[35]

Keskin AGuru MAltıparmak D. Influence of tall oil biodiesel with Mg and Mo based fuel additives on diesel engine performance and emission. Bioresource Technology200899(14): 6434–6438

[36]

Dorado M PBallesteros ELo’pez F JMittelbach M. Optimization of alkali-catalyzed transesterification of Brassica Carinata oil for biodiesel production. Energy & Fuels200418(1): 77–83

[37]

Aliyu BAgnew BDouglas SCroton megalocarpus (musine) seeds used as a potential source of biodiesel. Biomass and Bioenergy201034(10): 1495–1499

[38]

Enweremadu C CMbarawa M M. Technical aspects of production and analysis of biodiesel from used cooking oil—a review. Renewable & Sustainable Energy Reviews200913(9): 2205–2224

[39]

Yang F XSu Y QLi X HZhang QSun R C. Studies on the preparation of biodiesel from Zanthoxylum bungeanum maxim seed oil. Journal of Agricultural and Food Chemistry200856(17): 7891–7896

[40]

Zhang SZu Y GFu Y JLuo MZhang D YEfferth T. Rapid microwave-assisted transesterification of yellow horn oil to biodiesel using a heteropolyacid solid catalyst. Bioresource Technology2010101(3): 931–936

[41]

Sahoo P KDas L M. Process optimization for biodiesel production from Jatropha, Karanja and Polanga oil. Fuel200988(9): 1588–1594

[42]

Yang F XSu Y QLi X HZhang QSun R C. Preparation of biodiesel from Idesia polycarpa var. Vestita fruit oil. Industrial Crops and Products200929(2−3): 622–628

[43]

Schinas PKaravalakis GDavaris CAnastopoulos GKaronis DZannikos FStournas SLois E. Pumpkin (Cucurbita pepo L.) seed oil as an alternative feedstock for the production of biodiesel in Greece. Biomass and Bioenergy200933(1): 44–49

[44]

Moser B R. Biodiesel production, properties, and feedstocks. In Vitro Cellular & Developmental Biology−Plant200945(3): 229–266

[45]

Moser B RVaughn S F. Evaluation of alkyl esters from Camelina sativa oil as biodiesel and as blend components in ultra low-sulfur diesel fuel. Bioresource Technology2010101(2): 646–653

[46]

Rashid UAnwar F. Production of biodiesel through base-catalyzed transesterification of safflower oil using an optimized protocol. Energy & Fuels200822(2): 1306–1312

[47]

Santos I C FCarvalho S H VSolleti J ISalles W F D LSalles K T D S D LMeneghetti S M P. Studies of Terminalia catappa L. oil: characterization and biodiesel production. Bioresource Technology200899(14): 6545–6549

[48]

Joshi HMoser B RToler JSmith W FWalker T. Effects of blending alcohols with poultry fat methyl esters on cold flow properties. Renewable Energy201035(10): 2207–2210

[49]

Candeia R ASilva M C DCarvalho-Filho J RBrasilino M G ABicudo T CSantos I M GSouza A G. Influence of soybean biodiesel content on basic properties of biodiesel−diesel blends. Fuel200988(4): 738–743

[50]

Sarin RSharma MKhan A A. Studies on Guizotia abyssinica L. oil: biodiesel synthesis and process optimization. Bioresource Technology2009100(18): 4187–4192

[51]

Chakrabarti M HAhmad R. Investigating possibility of using least desirable edible oil of eruca sativa L. in biodiesel production. Pakistan Journal of Botany200941: 481–487

[52]

Kafuku KMbarawa M. Biodiesel production from Croton megalocarpus oil and its process optimization. Fuel201089(9): 2556–2560

[53]

Sharma Y CSingh B. An idea feedstocks, kusum (Schleichera Triguga) for preparation of biodiesel: optimization of parameters. Fuel201089(7): 1470–1474

[54]

da Silva J P VSerra T MGossmann MWolf C RMeneghetti M RMeneghetti S M PMoringa oleifera oil studies of characterization and biodiesel Production. Biomass and Bioenergy201034(10): 1527–1530

[55]

Usta N. Use of tobacco seed oil methyl ester in a turbocharged indirect injection diesel engine. Biomass and Bioenergy200528(1): 77–86

[56]

Santos N ATavares M L ARosenhaim RSilva F CFernandes V J JrSantos  I M GSouza A G. Thermogravimetric and calorimetric evaluation of babassu biodiesel obtained by the methanol route. Journal of Thermal Analysis and Calorimetry200787(3): 649–652

[57]

Tiwari A KKumar ARaheman H. Biodiesel production from Jatropha oil (Jatropha curcas) with high free fatty acids: an optimized process. Biomass and Bioenergy200731(8): 569–575

[58]

Sinha SAgarwal A KGarg S. Biodiesel development from rice bran oil: transesterification process optimization and fuel characterization. Energy Conversion and Management200849(5): 1248–1257

[59]

Nakpong PWootthikanokkhan S. Roselle (Hibiscus sabdariffa L.) oil as an alternative feedstock for biodiesel production in Thailand. Fuel201089(8): 1806–1811

[60]

Saxena PJawale SJoshipura M H. A review on prediction of properties of biodiesel and blends of biodiesel. Procedia Engineering201351: 395–402

[61]

Najafi GGhobadian BYusaf T FRahimi H. Combustion analysis of a CI engine performance using waste cooking biodiesel fuel with an artificial neural network aid. American Journal of Applied Sciences20074(10): 756–764

RIGHTS & PERMISSIONS

Higher Education Press and Springer-Verlag Berlin Heidelberg

AI Summary AI Mindmap
PDF (840KB)

Supplementary files

FEP-15028-OF-GSO_suppl_1

2940

Accesses

0

Citation

Detail

Sections
Recommended

AI思维导图

/