Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/77380
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | วิภาวี ธรรมาภรณ์พิลาศ | - |
dc.contributor.author | อภิชญา คชาสถาพร | - |
dc.contributor.other | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์ | - |
dc.date.accessioned | 2021-09-30T04:54:04Z | - |
dc.date.available | 2021-09-30T04:54:04Z | - |
dc.date.issued | 2562 | - |
dc.identifier.uri | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/77380 | - |
dc.description | วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2563 | - |
dc.description.abstract | งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและวิเคราะห์ผลกระทบของสัดส่วนการผสมน้ำมันเตาที่มีผลต่อคุณสมบัติและต้นทุนโดยการวิเคราะห์ด้วยสมการถดถอยหุคูณ ผลิตภัณฑ์ปิโตรเลียมที่ใช้ในการผสมเป็นน้ำมันเตามีทั้งหมด 4 ชนิดได้แก่ กากของหน่วยแยกความหนืด น้ำมันดีเซล น้ำมันเครื่องบิน และกากบรรยากาศหน่วยแยกกากคอนเดนเสท คุณสมบัติน้ำมันเตาที่บริษัทกรณีศึกษาให้ความสำคัญในการพิจารณาส่งมอบ มีทั้งหมด 4 คุณสมบัติ ได้แก่ จุดวาบไฟ ปริมาณกำมะถัน จุดไหลเท และค่าความหนืด โดยพบว่าคุณสมบัติน้ำมันเตาอยู่ในค่ามาตรฐานอุตสาหกรรมแต่มีความคลาดเคลื่อนไปจากค่ามาตรฐานอุตสาหกรรม ส่งผลให้ต้นทุนการผลิตน้ำมันเตาจึงไม่ใช่ต้นทุนที่ต่ำที่สุด งานวิจัยนี้ใช้สมการถดถอยหลายรูปแบบในการวิเคราะห์พิจารณาหาสัดส่วนการผสมน้ำมันเตาที่เหมาะสม พบว่าการใช้สมการถดถอยแบบวิธีกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน มีค่าแม่นยำมากที่สุดโดยมีค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจปรับค่า (R2-adj) อยู่ระหว่าง 83-99% และค่าเฉลี่ยของร้อยละความผิดพลาดสัมบูรณ์มีค่าต่ำที่สุดอยู่ระหว่าง 1-12% เมื่อเปรียบเทียบกับการวิเคราะห์การถดถอยตัวแปรแบบพหุคูณและการเลือกตัวแปรโดยเพิ่มตัวแปรแบบขั้นตอน เมื่อนำข้อมูลจริงของการผสมน้ำมันเตาในปี 2017-2019 จำนวน 40 ชุดข้อมูล มาใช้กับสมการถดถอยของสัดส่วนการผสมน้ำมันเตาแบบวิธีกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน เพื่อวิเคราะห์หาสัดส่วนการผสมน้ำมันเตาที่เหมาะสมโดยใช้โปรแกรมการแก้ปัญหาเชิงเส้นโดยฟังก์ชัน Solver ของ Microsoft Excel พบว่าต้นทุนการผลิตน้ำมันเตาลดลงทั้งหมดรวม 2.4 ล้านบาท หรือ 6 หมื่นบาทต่อชุดข้อมูล คิดเป็นอัตราส่วนลดลงร้อยละ 23% ของต้นทุนการผลิตทั้งหมด | - |
dc.description.abstractalternative | This research studies an effect of petroleum blending ratio to produce fuel oil using multiple regression analysis method. Currently there are four petroleum blending components which are vis-breaker residue, gasoil, kerosene and long residue condensate. Each petroleum component contains four properties which are flash point, sulfur content, pour point and viscosity. These four properties are controlled in a final product to be within their specifications. According to observation on actual fuel oil specifications, there are deviations between actual and target specifications of the four properties. This research compared various regression models and found that Partial Least Square (PLS), representing relationship between final product properties and petroleum blending components with highest adjusted R2 between 83-99% and MAPE between 1-12%. This model is better than multiple linear regression and stepwise regression models. The historical laboratory data of fuel oil grade A blending ratio in 2017-2019 including 40 sets are used to implement four regression models to find the optimal blending ratio by using the Excel Solver that minimize cost with total blending cost saving 2.4 Million Baht or 0.06 Million Baht per blending set, 23% saving of total blending cost. | - |
dc.language.iso | th | - |
dc.publisher | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | - |
dc.relation.uri | http://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2019.1335 | - |
dc.rights | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | - |
dc.subject.classification | Engineering | - |
dc.title | ผลกระทบของสัดส่วนการผสมน้ำมันเตาที่มีผลต่อคุณสมบัติและต้นทุน | - |
dc.title.alternative | Effect of fuel oil mixture on properties and cost | - |
dc.type | Thesis | - |
dc.degree.name | วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต | - |
dc.degree.level | ปริญญาโท | - |
dc.degree.discipline | วิศวกรรมอุตสาหการ | - |
dc.degree.grantor | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | - |
dc.identifier.DOI | 10.58837/CHULA.THE.2019.1335 | - |
Appears in Collections: | Eng - Theses |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
5970977921.pdf | 5.1 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.