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Original title:
Development of regression models to predict biogas production rate and biogas yield
Translated title:
Entwicklung von Regressionsmodellen zur Vorhersage der Biogasproduktionsrate und Biogasausbeute
Author:
Dandikas, Vasileios
Year:
2018
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Ingenieurfakultät Bau Geo Umwelt
Advisor:
Drewes, Jörg E. (Prof. Dr.)
Referee:
Drewes, Jörg E. (Prof. Dr.); Triolo, Jin Mi (Assoc. Prof. Dr.); Heuwinkel, Hauke (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
ERG Energietechnik, Energiewirtschaft
Keywords:
Batch test, biomethane potential, fodder analysis, lignocellulosic biomass, regression analysis
Translated keywords:
Batch test, Biomethanpotenzial, Futtermittelanalyse, Lignocellulose, Regressionsanalyse
TUM classification:
UMW 350d
Abstract:
The biogas and biomethane potential (BMP) are important parameters to assess any biodegradable material. The aim of this study was to develop a model for predicting BMP. The results showed that a global model can predict the variation of BMPs among the different plant species, but in order to precisely predict the variation on BMP among the plant cultivars, a specific (local) model is needed. Furthermore, a first-order kinetic model and the proposed regression models can be utilized for the pred...     »
Translated abstract:
Biogas- und Biomethanpotenzial (BMP) sind wichtige Parameter für die Bewertung eines Substrates. Ziel dieser Studie war es, ein Modell zur Vorhersage des BMP zu entwickeln. Die Ergebnisse zeigten, dass ein globales Modell die Variation des BMP zwischen den verschiedenen Pflanzenarten vorhersagen kann. Um allerdings die Variation des BMP der Pflanzensorten präzise vorhersagen zu können, wird ein spezifisches (lokales) Modell benötigt. Darüber hinaus können ein kinetisches Modell erster Ordnung un...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1444335
Date of submission:
26.06.2018
Oral examination:
09.11.2018
File size:
4897080 bytes
Pages:
113
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20181109-1444335-1-2
Last change:
08.01.2019
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