Prediction of Optimal Ammonia Dosage for Fresh Latex Preservation in Skim Rubber Production Using Linear Regression
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
The most critical process in skim rubber production is rubber coagulation, where sulfuric acid is currently used as a coagulant in manufacturing plants. The amount of sulfuric acid required is directly related to the ammonia content in fresh latex. Figuring out the right amount of ammonia is therefore a key part of increasing production efficiency and lowering costs. This study aims to develop a Linear Regression (LR) model to predict the appropriate amount of ammonia to be added to fresh latex before it enters the skim rubber production process. The input variables included storage duration of fresh latex (Days), initial ammonia content in fresh latex (NH3 Init), and initial volatile fatty acid content (VFA Init), all of which are key factors influencing the required ammonia dosage. Data analysis was conducted using the WEKA software. The model achieved a coefficient of determination (R2) of 0.980, Mean Absolute Error (MAE) of 5.170, and Root Mean Squared Error (RMSE) of 5.751, indicating a satisfactory level of accuracy for practical applications. Additionally, the developed model reduced ammonia usage by 9% compared to the factory's previous method. The findings can serve as a guideline for optimizing the skim rubber production process and reducing chemical costs.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพ ฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารฯ ถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารฯ หากบุคคลหรือหน่วยงานใดต้องการนำทั้งหมดหรือส่วนหนึ่งส่วนใดไปเผยแพร่ต่อหรือเพื่อกระทำการใดๆ จะได้รับอนุญาต แต่ห้ามนำไปใช้เพื่่อประโยชน์ทางธุรกิจ และห้ามดัดแปลง
References
สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร, “สถานการณ์์สินค้าเกษตรที่สำคัญและแนวโน้มปี 2567,” กรุงเทพฯ: สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร, 2566.
วิจัยกรุงศรี, “แนวโน้มธุรกิจ/อุตสาหกรรมปี พ.ศ. 2566-2568:อุตสาหกรรมยางพาราแปรรูป,” จาก: https://www.krungsri.com/th/research/industry/industry-outlook/agriculture/rubber/io/rubber-2023-2025. (สืบค้นข้อมูล 10 มกราคม 2567).
วิกาญดา ทองเนื้อแข็ง, อุษา อ้นทอง และ นิรมล จันทรชาติ, “การจัดการน้ำเสียและกลิ่นเหม็นจากการผลิตยางแผ่นด้วยเทคโนโลยีชีภาพ น้ำหนักจุลินทรีย์ และน้ำหมักก๊าซชีวภาพ,” สงขลา: สถาบันวิจัยและพัฒนา มหาวิทยาลัยทักษิณ, 2561.
กรมควบคุมมลพิษ, “หลักปฏิบัติเพื่อการป้องกันมลพิษ (เทคโนโลยีการผลิตที่สะอาด) สำหรับอุตสาหกรรมรายสาขา อุตสาหกรรมน้ำยางข้น อุตสาหกรรมยางแท่งมาตรฐาน เอสทีอาร์ 20,” กรุงเทพฯ: กรมควบคุมมลพิษ, 2544.
ศิรินภา สันติภานุโสภณ และสอาด ริยะจันทร์, อิทธิพลของปริมาณแอมโมเนียในน้ำยางสดและระยะเวลาเก็บรักษาน้ำยางสดต่อค่าความคงตัวเชิงกล ปริมาณกรดไขมันระเหยได้ ปริมาณเจล ปริมาณฟอสเฟตของน้ำยางข้น และการจับตัวของน้ำยางสกิม, เอกสารสืบเนื่องจากการประชุมทางวิชาการของมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ ครั้งที่ 47, มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์, 17-20 มีนาคม 2552, หน้า 178-187.
กรมโรงงานอุตสาหกรรม, “คู่มือการจัดการสารเคมีอันตรายสูงกรดซัลฟูริก (Sulfuric acid),” กรุงเทพฯ: กรมโรงงานอุตสาหกรรม, 2553.
P. J. Smith and T. Brown. Application of Linear Regression in Industrial Forecasting. Journal of Industrial Statistics, 2022; 35(4): 98-112.
T. Nguyen and H. Tran. Energy Consumption Prediction in Steel Industry Using Linear Regression. International Journal of Energy Science. 2023: 58(3): 245-259.
W. R. Thompson. 2021. Chemical Usage Forecasting in Petrochemical Processes: A Statistical Approach. Chemical Engineering Transactions. 2021; 65: 315-322.
L. Chen and B. Wang. 2023. "Comparison of ARIMA and Machine Learning Models for Industrial Data Analysis," Computational Intelligence Journal. 19(4): 200-215.
