การพยากรณ์ปริมาณและความเข้มข้นสารฟลอกคูแลต์ในกระบวนการพักใสสำหรับอุตสาหกรรมการผลิตน้ำตาลจากอ้อย

Abstract

กระบวนการพักใสเป็นกระบวนการที่สำคัญในกระบวนการผลิตน้ำตาล ซึ่งกระบวนการมีการทำงานเพื่อแยกระหว่างตะกอนกับน้ำอ้อยออกจากกันโดยใช้สารฟลอกคูแลนต์ โดยในการใส่ปริมาณและความเข้มข้นสารฟลอกคูแลนต์ลงไปในน้ำอ้อยทำให้ส่งผลกระทบโดยตรงต่อความเร็วการตกตะกอนและค่าความขุ่นของน้ำอ้อย วิทยานิพนธ์เล่มนี้เสนอวิธีการพยากรณ์ปริมาณและความเข้มข้นสารฟลอกคูแลต์ในกระบวนการพักใสสำหรับอุตสาหกรรมการผลิตน้ำตาลจากอ้อย โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำชนิดพิเศษ Long Short-Term Memory โดยข้อมูลที่นำมาใช้เป็นข้อมูลขาเข้าสำหรับการสร้างโมเดลได้แก่ ปริมาณอ้อยสด, ปริมาณอ้อยเผา, ความขุ่นของน้ำอ้อย และปริมาณน้ำฝน และข้อมูลขาออกได้แก่ ปริมาณและความเข้มข้นของสารฟลอกคูแลนต์ ทั้งนี้ข้อมูลที่ได้นำมาจากโรงงานผลิตน้ำตาลแห่งหนึ่งในประเทศไทย ผลการทดลองแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของโมเดลที่ได้นำเสนอ LSTM โดยการเปรียบเทียบกับโมเดลอื่นๆ ได้แก่ Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Recurrent Neural Network (RNN) และ Gated Recurrent Unit (GRU) โดยใช้ตัวแปร RMSE และ MAPE เป็นตัววัดประสิทธิภาพของโมเดล พบว่าโมเดลที่นำเสนอมีประสิทธิภาพที่สุดในการพยากรณ์ปริมาณและความเข้มข้นของสารฟลอกคูแลนต์