RESEARCH ARTICLE

Prediction of selected biodiesel fuel properties using artificial neural network

  • Solomon O. GIWA ,
  • Sunday O. ADEKOMAYA ,
  • Kayode O. ADAMA ,
  • Moruf O. MUKAILA
Expand
  • Department of Agricultural and Mechanical Engineering, College of Engineering and Environmental Studies, Olabisi Onabanjo University, Ibogun Campus, Ifo, Ogun State, Nigeria

Received date: 24 Dec 2014

Accepted date: 03 Apr 2015

Published date: 04 Nov 2015

Copyright

2014 Higher Education Press and Springer-Verlag Berlin Heidelberg

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.

Cite this article

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

Electronics Supplementary Material

Supplementary material is available in the online version of this article at http://dx.doi.org/10.1007/s11708-015-0383-5 and is accessible for authorized users.
1
Achten W M J, Verchot L, Franken Y J, Mathijs E, Singh V P, Aerts R, Muys B. Jatropha bio-diesel production and use. Biomass and Bioenergy, 2008, 32(12): 1063–1084

DOI

2
El Diwani G, Attia N K, Hawash S I. Development and evaluation of biodiesel fuel and by-products from Jatropha oil. International Journal of Environmental Science and Technology, 2009, 6(2): 219–224

DOI

3
Balat M, Balat H. Recent trends in global production and utilization of bio-ethanol fuel. Applied Energy, 2009, 86(11): 2273–2282

DOI

4
Kondamudi N, Strull J, Misra M, Mohapatra S K. A green process for producing biodiesel from feather meal. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 2009, 57(14): 6163–6166

DOI

5
Mariod A, Klupsch S, Hussein I H, Ondruschka B. Synthesis of alkyl esters from three unconventional Sudanese oils for their use as biodiesel. Energy & Fuels, 2006, 20(5): 2249–2252

DOI

6
Lin C Y, Fan C L. Fuel properties of biodiesel produced from Camellia Oleifera Abel oil through supercritical-methanol transesterification. Fuel, 2011, 90(6): 2240–2244

DOI

7
Alptekin E, Canakci M. Determination of the density and the viscosities of biodiesel−diesel fuel blends. Renewable Energy, 2008, 33(12): 2623–2630

DOI

8
Lin C, Li R. Fuel properties of biodiesel produced from the crude fish oil from the soapstock of marine fish. Fuel Processing Technology, 2009, 90(1): 130–136

DOI

9
Giwa S, Layeni A, Ogunbona C. Synthesis and characterization of biodiesel from industrial starch production byproduct. Energy and Environmental Engineering Journal, 2012, 1(1): 45–51

10
Knothe G. Dependence of biodiesel fuel properties on the structure of fatty acid alkyl esters. Fuel Processing Technology, 2005, 86(10): 1059–1070

DOI

11
Ramos M J, Fernández C M, Casas A, Rodríguez L, Pérez A. Influence of fatty acid composition of raw materials on biodiesel properties. Bioresource Technology, 2009, 100(1): 261–268

DOI

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 W, Watts K C, Ackman R G, Pegg M J. Predicting the viscosity of biodiesel fuels from their fatty acid ester composition. Fuel, 1999, 78(11): 1319–1326

DOI

14
Ramírez-Verduzco L F, Rodríguez-Rodríguez J E, Jaramillo-Jacob A R. Predicting cetane number, kinematic viscosity, density and higher heating value of biodiesel from its fatty acid methyl ester composition. Fuel, 2012, 91(1): 102–111

DOI

15
Krisnangkura K, Yimsuwan T, Pairintra R. An empirical approach in predicting biodiesel viscosity at various temperatures. Fuel, 2006, 85(1): 107–113

DOI

16
Krisnangkura K, Sansa-ard C, Aryusuk K, Lilitchan S, Kittiratanapiboon K. An empirical approach for predicting kinematic viscosities of biodiesel blends. Fuel, 2010, 89(10): 2775–2780

DOI

17
Piloto-Rodríguez R, Sánchez-Borroto Y, Lapuerta M, Goyos-Pérez L, Verhelst S. Prediction of the cetane number of biodiesel using artificial neural networks and multiple linear regression. Energy Conversion and Management, 2013, 65: 255–261

DOI

18
Bamgboye A I, Hansen A C. Prediction of cetane number of biodiesel fuel from the fatty acid methyl ester (FAME) composition. International Agrophysics, 2008, 22: 21–29

19
Gopinath A, Puhan S, Nagarajan G. Theoretical modeling of iodine value and saponification value of biodiesel fuels from their fatty acid composition. Renewable Energy, 2009, 34(7): 1806–1811

DOI

20
Shivakumar, Srinivas P P, Shrinivasa R B R, Samaga 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 Sciences, 2010, 5(6): 83–94

21
Ramadhas A S, Jayaraj S, Muraleedharan C, Padmakumari K. Artificial neural networks used for the prediction of the cetane number of biodiesel. Renewable Energy, 2006, 31(15): 2524–2533

DOI

22
Baroutian S, Kheireddine Aroua M, Abdul Raman A A, Nik Sulaiman N M. Estimation of vegetable oil-based ethyl esters biodiesel densities using artificial neural networks. Journal of Applied Sciences, 2008, 8(17): 3005–3011

DOI

23
Meng X, Jia M, Wang T. Neural network prediction of biodiesel kinematic viscosity at 313 K. Fuel, 2014, 121: 133–140

DOI

24
Balabin R M, Lomakina E I, Safieva R Z. Neural network approach to biodiesel analysis: analysis of biodiesel density, kinematic viscosity, methanol and water content using near infrared (NIR) spectroscopy. Fuel, 2011, 90(5): 2007–2015

DOI

25
Singh S P, Singh 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 Reviews, 2009, 14(1): 200–216

DOI

26
Rashid U, Anwar F, Moser B R, Ashraf S. Production of sunflower oil methyl esters by optimized alkali-catalyzed methanolysis. Biomass and Bioenergy, 2008, 32(12): 1202–1205

DOI

27
Sarin R, Sharma M, Sinharay S, Malhotra R K. Jatropha−Palm biodiesel blends: an optimum mix for Asia. Fuel, 2007, 86(10−11): 1365–1371

DOI

28
Canakci M, Sanli H. Biodiesel production from various feedstocks and their effects on the fuel properties. Journal of Industrial Microbiology & Biotechnology, 2008, 35(5): 431–441

DOI

29
Martín R S, Cerda T D L, Uribe A, Basilio P, Jordán M, Prehn D, Gebauer M. Evaluation of guindilla oil (Guindilla trinervis Gillies ex Hook. et Arn.) for biodiesel Production. Fuel, 2010, 89(12): 3785–3790

DOI

30
Anwar F, Rashid U, Ashraf M, Nadeem M. Okra (Hibiscus esculentus) seed oil for biodiesel production. Applied Energy, 2010, 87(3): 779–785

DOI

31
Nabi M N, Hogue S M N, Akhter M S. Karanja (Pongamia Pinnata) biodiesel production in Bangladesh, characterization of karanja biodiesel and its effect on diesel emissions. Fuel Processing Technology, 2009, 90(9): 1080–1086

DOI

32
Leung D Y C, Wu X, Leung M K H. A review on biodiesel production using catalyzed transesterification. Applied Energy, 2010, 87(4): 1083–1095

DOI

33
Sivakumar P, Anbarasu K, Renganathan S. Bio-diesel production by alkali catalyzed transesterification of dairy waste scum. Fuel, 2011, 90(1): 147–151

DOI

34
Öner C, Altun S. Biodiesel production from inedible animal tallow and an experimental investigation of its use as alternative fuel in a direct injection diesel engine. Applied Energy, 2009, 86(10): 2114–2120

DOI

35
Keskin A, Guru M, Altıparmak D. Influence of tall oil biodiesel with Mg and Mo based fuel additives on diesel engine performance and emission. Bioresource Technology, 2008, 99(14): 6434–6438

DOI

36
Dorado M P, Ballesteros E, Lo’pez F J, Mittelbach M. Optimization of alkali-catalyzed transesterification of Brassica Carinata oil for biodiesel production. Energy & Fuels, 2004, 18(1): 77–83

DOI

37
Aliyu B, Agnew B, Douglas S. Croton megalocarpus (musine) seeds used as a potential source of biodiesel. Biomass and Bioenergy, 2010, 34(10): 1495–1499

DOI

38
Enweremadu C C, Mbarawa M M. Technical aspects of production and analysis of biodiesel from used cooking oil—a review. Renewable & Sustainable Energy Reviews, 2009, 13(9): 2205–2224

DOI

39
Yang F X, Su Y Q, Li X H, Zhang Q, Sun R C. Studies on the preparation of biodiesel from Zanthoxylum bungeanum maxim seed oil. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 2008, 56(17): 7891–7896

DOI

40
Zhang S, Zu Y G, Fu Y J, Luo M, Zhang D Y, Efferth T. Rapid microwave-assisted transesterification of yellow horn oil to biodiesel using a heteropolyacid solid catalyst. Bioresource Technology, 2010, 101(3): 931–936

DOI

41
Sahoo P K, Das L M. Process optimization for biodiesel production from Jatropha, Karanja and Polanga oil. Fuel, 2009, 88(9): 1588–1594

DOI

42
Yang F X, Su Y Q, Li X H, Zhang Q, Sun R C. Preparation of biodiesel from Idesia polycarpa var. Vestita fruit oil. Industrial Crops and Products, 2009, 29(2−3): 622–628

DOI

43
Schinas P, Karavalakis G, Davaris C, Anastopoulos G, Karonis D, Zannikos F, Stournas S, Lois E. Pumpkin (Cucurbita pepo L.) seed oil as an alternative feedstock for the production of biodiesel in Greece. Biomass and Bioenergy, 2009, 33(1): 44–49

DOI

44
Moser B R. Biodiesel production, properties, and feedstocks. In Vitro Cellular & Developmental Biology−Plant, 2009, 45(3): 229–266

DOI

45
Moser B R, Vaughn S F. Evaluation of alkyl esters from Camelina sativa oil as biodiesel and as blend components in ultra low-sulfur diesel fuel. Bioresource Technology, 2010, 101(2): 646–653

DOI

46
Rashid U, Anwar F. Production of biodiesel through base-catalyzed transesterification of safflower oil using an optimized protocol. Energy & Fuels, 2008, 22(2): 1306–1312

DOI

47
Santos I C F, Carvalho S H V, Solleti J I, Salles W F D L, Salles K T D S D L, Meneghetti S M P. Studies of Terminalia catappa L. oil: characterization and biodiesel production. Bioresource Technology, 2008, 99(14): 6545–6549

DOI

48
Joshi H, Moser B R, Toler J, Smith W F, Walker T. Effects of blending alcohols with poultry fat methyl esters on cold flow properties. Renewable Energy, 2010, 35(10): 2207–2210

DOI

49
Candeia R A, Silva M C D, Carvalho-Filho J R, Brasilino M G A, Bicudo T C, Santos I M G, Souza A G. Influence of soybean biodiesel content on basic properties of biodiesel−diesel blends. Fuel, 2009, 88(4): 738–743

DOI

50
Sarin R, Sharma M, Khan A A. Studies on Guizotia abyssinica L. oil: biodiesel synthesis and process optimization. Bioresource Technology, 2009, 100(18): 4187–4192

DOI

51
Chakrabarti M H, Ahmad R. Investigating possibility of using least desirable edible oil of eruca sativa L. in biodiesel production. Pakistan Journal of Botany, 2009, 41: 481–487

52
Kafuku K, Mbarawa M. Biodiesel production from Croton megalocarpus oil and its process optimization. Fuel, 2010, 89(9): 2556–2560

DOI

53
Sharma Y C, Singh B. An idea feedstocks, kusum (Schleichera Triguga) for preparation of biodiesel: optimization of parameters. Fuel, 2010, 89(7): 1470–1474

DOI

54
da Silva J P V, Serra T M, Gossmann M, Wolf C R, Meneghetti M R, Meneghetti S M P. Moringa oleifera oil studies of characterization and biodiesel Production. Biomass and Bioenergy, 2010, 34(10): 1527–1530

DOI

55
Usta N. Use of tobacco seed oil methyl ester in a turbocharged indirect injection diesel engine. Biomass and Bioenergy, 2005, 28(1): 77–86

DOI

56
Santos N A, Tavares M L A, Rosenhaim R, Silva F C, Fernandes V J Jr, Santos  I M G, Souza A G. Thermogravimetric and calorimetric evaluation of babassu biodiesel obtained by the methanol route. Journal of Thermal Analysis and Calorimetry, 2007, 87(3): 649–652

DOI

57
Tiwari A K, Kumar A, Raheman H. Biodiesel production from Jatropha oil (Jatropha curcas) with high free fatty acids: an optimized process. Biomass and Bioenergy, 2007, 31(8): 569–575

DOI

58
Sinha S, Agarwal A K, Garg S. Biodiesel development from rice bran oil: transesterification process optimization and fuel characterization. Energy Conversion and Management, 2008, 49(5): 1248–1257

DOI

59
Nakpong P, Wootthikanokkhan S. Roselle (Hibiscus sabdariffa L.) oil as an alternative feedstock for biodiesel production in Thailand. Fuel, 2010, 89(8): 1806–1811

DOI

60
Saxena P, Jawale S, Joshipura M H. A review on prediction of properties of biodiesel and blends of biodiesel. Procedia Engineering, 2013, 51: 395–402

DOI

61
Najafi G, Ghobadian B, Yusaf T F, Rahimi H. Combustion analysis of a CI engine performance using waste cooking biodiesel fuel with an artificial neural network aid. American Journal of Applied Sciences, 2007, 4(10): 756–764

Outlines

/