Kriging Mathematical Modelling of a Biogas Production from Anaerobic Co-digestion of Napier Glass Silage, Cassava Pulp, Chicken Manure and Cow Dung
Main Article Content
Abstract
In this paper, a Kriging model was applied to determine the relationship of a biogas production system. The operating system used various raw materials mixed and was not fed in constant proportion depending on the season of the raw materials. This causes the relationship of the system to be non-linear and highly uncertain. The Kriging model was chosen because it is highly efficient for describing nonlinear relationships and is an interpretable model that was trained to approximate the predictions of a black-box model. Therefore, the data that affects a biogas production factor from the automation system was used. Napier grass silage, cassava pulp, chicken manure, cow dung and the biogas production temperature were variables to build the Kriging model. As a result, the most significant variables affecting biogas production model and methane content model was cassava pulp and the least effect was cow dung. The models were calibrated with actual operating data. As a result, the biogas production prediction model and methane content prediction model had an RMSE (root mean square error) of 1.42% and 1.25% respectively and had an r2 (correlation coefficient) of 0.9981 and 0.9973 respectively. Therefore, the models can predict. Moreover, it can also represent the behavior of biogas production systems for optimization to control the biogas production system effectively in the future.
Article Details

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
วารสารวิศวกรรมฟาร์มและเทคโนโลยีควบคุมอัตโนมัติ (FEAT Journal) มีกําหนดออกเป็นราย 6 เดือน คือ มกราคม - มิถุนายน และกรกฎาคม - ธันวาคม ของทุกปี จัดพิมพ์โดยกลุ่มวิจัยวิศวกรรมฟาร์มและเทคโนโลยีควบคุมอัตโนมัติ คณะวิศวกรรมศาสตร์มหาวิทยาลัยขอนแก่น เพื่อเป็นการส่งเสริมและเผยแพร่ความรู้ ผลงานทางวิชาการ งานวิจัยทางด้านวิศวกรรมศาสตร์และเทคโนโลยีพร้อมทั้งยังจัดส่ง เผยแพร่ตามสถาบันการศึกษาต่างๆ ในประเทศด้วย บทความที่ตีพิมพ์ลงในวารสาร FEAT ทุกบทความนั้นจะต้องผ่านความเห็นชอบจากผู้ทรงคุณวุฒิในสาขาที่เกี่ยวข้องและสงวนสิทธิ์ ตาม พ.ร.บ. ลิขสิทธิ์ พ.ศ. 2535
References
ศูนย์บริการข้อมูลโครงการศึกษาวิจัยต้นแบบวิสาหกิจชุมชนนพลังงานสีเขียวจากพืชพลังงาน (ก๊าซชีวภาพจากพืชพลังงาน). คู่มือการลงทุนโรงไฟฟ้าก๊าซชีวภาพจากพืชพลังงาน. มิตรภาพการพิมพ์ 1995: กรุงเทพฯ; 2556.
Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe e. V. (FNR). Guide to Biogas From production to use. 5th ed. Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe e. V. (FNR): Gülzow-Prüzen; 2010.
Leung DYC, Wang J. An overview on biogas generation from anaerobic digestion of food waste. International journal of Green Energy 2016; 13(2): 119-31.
Pöschl M, Ward S, Owende P. Evaluation of energy efficiency of various biogas production and utilization pathways. Applied Energy 2010; 87: 3305-21.
Parawira W, Murto M, Zvauya R, Mattiasson B. Anaerobic batch digestion of solid potato waste alone and in combination with sugar beet leaves. Renewable Energy 2004; 29: 1811-23.
Kariyama ID, Zhai X, Wu B. Influence of mixing on anaerobic digestion efficiency in stirred tank digesters: A review. Water Research 2018; 143: 503–17.
สุจินต์ บุรีรัตน์. การหาค่าเหมาะที่สุดของระบบทางวิศวกรรมเครื่องกล เล่ม 1. โรงพิมพ์มหาวิทยาลัยขอนแก่น: ขอนแก่น; 2556.
Forrester AIJ, Sóbester A, Keane AJ, Engineering Design via Surrogate Modelling: A Practice Guide. John Wiley & Sons: United Kingdom; 2008.
Gao Y, Wang X. An effective warpage optimization method in injection molding based on the Kriging model. Interational Journal Advance Manufacturing Technology 2008; 37: 953–60.
Simpson TW, Peplinski JD, Koch PN, Allen JK. Metamodels for Computer-based Engineering Design: Survey and recommendations. Engineering with Computers 2001; 17: 129–50.
Lu P, Xu Z, Chen Y, Zhou Y. Prediction method of bridge static load test results based on Kriging model. Engineering Structures 2020; 214: 110641.
Zhao Y, Li Y, Fan D, Song J, Yang F. Bioresource Technology Application of kernel extreme learning machine and Kriging model in prediction of heavy metals removal by biochar. Bioresource Technology 2021; 329: 124876.
Zaefferer M, Gaida D, Bartz-beielstein T. Multi-fidelity modeling and optimization of biogas plants. Applied Soft Computing 2016; 48: 13–28.
Witchayapong C. The study for increasing of methane content in biogas production from cassava pulp [MSc Thesis]. Nakhon Ratchasima: Suranaree University of Technology; 2017.
Kavuma C. Variation of Methane and Carbon dioxide yield in a biogas plant [MSc Thesis]. Stockholm: Royal Institute of Technology; 2013.
Lerdlattaporn R, Phalakornkule C, Trakulvichean S, Songkasiri W. Implementing circular economy concept by converting cassava pulp and wastewater to biogas for sustainable production in starch industry. Sustainable Environment Research 2021; 31: 20.