Quick-scan estimating model of Higher Heating Value of oil palm empty fruit bunches based on ash from proximate analysis data

Abstract

Modelo de exploración para estimación rápida del Poder Calorífico Superior de racimos vacíos del fruto de palma de aceite basado en el contenido de Cenizas obtenido a partir de datos de análisis próximo J. M. Villegas 1 and H. Avila 2 ABSTRACTA correlation model developed for the quick-scan estimation of the Higher Heating Value (HHV) based on the ash content from a proximate analysis of Oil Palm Empty Fruit Bunches (EFB) is presented in this paper. The correlation was developed using a best subsets regression method with data of biomass samples. EFB were taken directly from the end of the processing line (the process exit after the fruit removal section) in agro-industrial palm oil extraction facilities that are located on the Colombian coast. The correlation is also compared with other published correlations of lignocellulosic biomass. After conducting a statistical analysis from proximate analysis variables expressed in the dry basis for Fixed Carbon (FC), Ash content (Ash), and Volatile Matter (VM), colinearity was identified between Ash -VM -FC, VM -FC, in developed models that show unsatisfactory behavior when these variables are included, indicating that these models are inadequate. Finally, the correlation model for a quick-scan estimation on the dry basis was obtained based on the Ash content from a proximate analysis of EFB (HHV= 0.827Ash + C, with C between 9.97 and 12.4), with a mean absolute error (MEA) lower than 3% and a marginal mean bias error (MBE) of 0.19%, and R 2 = 0.8, indicating that the model has an HHV with single input variable predictive capability. This model can be used as a support tool for quick-scan estimation when evaluating the available bioenergy in the processing of EFB using economical and efficient energetic indicators. RESUMENUn modelo de correlación desarrollado para la estimación rápida del Poder Calorífico Superior (HHV) de racimos vacíos del fruto de palma de aceite (EFB) basado en el contenido de cenizas obtenido a partir de datos de análisis próximo es presentado en este artículo. La correlación se desarrolló a través del método de regresión de mejores subconjuntos mediante el uso de datos de muestras obtenidas directamente de la línea de procesamiento (la salida del proceso después de la sección de desfrutado) en instalaciones de empresas agro-industriales extractoras de aceite de palma ubicadas en la costa colombiana. La correlación obtenida se comparó con otros modelos publicados para estimar HHV para biomasa lignocelulósica. Luego de un análisis estadístico a las variables de análisis próximo expresadas en base seca Carbono Fijo (FC), Contenido de cenizas (Ash), Material Volátil (MV), se evidenció colinearidad en los modelos desarrollados entre Ash -VM -FC, VM -FC, mostrando comportamientos insatisfactorios cuando se incluyen estas variables indicando modelos inadecuados. Finalmente el modelo de correlación para estimación rápida en base seca se obtuvo a partir del contenido de cenizas del EFB de datos de análisis próximo (HHV= 0.827Ash + C, con C entre 9.97 y 12...