AI Summary & Key Takeaways
AI InsightBoth PCA and HCA results showed that there was a clear grouping in the samples and variables.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
The presence and amounts of chemicals in bio-oil produced by catalytic fast pyrolysis are affected by the process parameters, hence, the relationships between the chemicals and process parameters need to be investigated in detail by multivariate analysis techniques. The present work classifies the most available 11 chemicals in bio-oil based on the 24 samples (treatments) of catalytic fast pyrolysis experiments of municipal solid wastes by using principle components analysis (PCA) and hierarchical cluster analysis (HCA). There were 3 principle components (PCs), but the first 2 PCs explained 74% of the total variance. The samples and variables (chemicals) were clustered into 4 and 2 different groups, respectively, in PCA. The samples and variables were clustered in 2 main groups and a few subgroups in HCA. Both PCA and HCA results showed that there was a clear grouping in the samples and variables.
Özet
Katalitik hızlı piroliz yöntemi ile üretilen biyoyağdaki kimyasalların varlığı ve verimleri proses parametreleri tarafından etkilenmekte, dolayısıyla, kimyasallar ve proses parametreleri arasındaki ilişkiler çokdeğişkenli analiz teknikleri ile detaylı bir şekilde araştırılmalıdır. Bu çalışma temel bileşenler analizi (PCA) ve hiyeraraşik sınıflama analizini (HCA) kullanarak belediye katı atıklarının katalitik hızlı piroliz deneylerinin 24 örneğine (konusuna) bağlı olarak biyoyağ içerisinde en fazla bulunan 11 kimyasal maddeyi sınıflandırmaktadır. Üç temel bileşen oluşmuş, fakat bunların ilk ikisi toplam değişkenliğin %74’ünü açıklamıştır. PCA’inde örnekler ve değişkenler (kimyasallar) sırasıyla 4 ve 2 farklı grupta toplanmıştır. HCA’inde ise örnekler ve değişkenler 2 ana grup ve birkaç alt grupta toplanmıştır. PCA ve HCA’nin her ikisinin sonuçları da örneklerde ve değişkenlerde açık bir gruplanmanın olduğunu göstermiştir.