Original Title: Application of teaching-learning-based optimization algorithm in designing 100 kW power plant using pyrolysis of oil palm empty fruit bunches
Source: doi.org/10.34044/j.anres.2023.57.1.09
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ការអនុវត្តក្បួនដោះស្រាយការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងផ្អែកលើការបង្រៀន-ការរៀន ក្នុងការរចនារោងចក្រថាមពល ១០០ គីឡូវ៉ាត់ ដោយប្រើប្រាស់ការបំបែកដោយកម្តៅនៃធាងដូងប្រេងទទេ

ចំណងជើងដើម៖ Application of teaching-learning-based optimization algorithm in designing 100 kW power plant using pyrolysis of oil palm empty fruit bunches

អ្នកនិពន្ធ៖ Chayangkul Janta-in (Interdisciplinary of Sustainable Energy and Resources Engineering, Faculty of Engineering, Kasetsart University, Bangkok 10900, Thailand), Kitti Wiriyalapsakul (Chemical Engineering Practice School, Faculty of Engineering, King Mongkut’s University of Technology Thonburi, Bangkok 10140, Thailand), Thongchai Rohitatisha Srinophakun (Department of Chemical Engineering, Faculty of Engineering, Kasetsart University, Bangkok 10900, Thailand)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2023 Agriculture and Natural Resources

វិស័យសិក្សា៖ Renewable Energy Engineering

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះដោះស្រាយបញ្ហានៃការគ្រប់គ្រងសំណល់ធាងដូងប្រេងទទេ (EFB) ដោយវាយតម្លៃពីផលប៉ះពាល់បរិស្ថាន និងប្រាក់ចំណេញសេដ្ឋកិច្ចនៃការផលិតជីវឥន្ធនៈតាមរយៈដំណើរការបំបែកដោយកម្តៅលឿន (fast pyrolysis)។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះបានប្រើប្រាស់កម្មវិធីកុំព្យូទ័រដើម្បីធ្វើគំរូ និងស្វែងរកចំណុចប្រសើរបំផុតនៃដំណើរការផលិតថាមពល ដោយថ្លឹងថ្លែងរវាងសេដ្ឋកិច្ចនិងបរិស្ថាន។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Base Case EFB Pyrolysis Power Plant
រោងចក្រថាមពលបំបែកដោយកម្តៅធាងដូងប្រេង (ករណីមូលដ្ឋាន)
អាចផលិតផលិតផលមានតម្លៃ (សាំង ម៉ាស៊ូត និងអគ្គិសនី) និងកាត់បន្ថយការបញ្ចេញឧស្ម័នផ្ទះកញ្ចក់បានច្រើនបើធៀបនឹងការចាក់ចោលនៅទីលានចាក់សំរាម។ ទទួលបានប្រាក់ចំណេញ និងប្រសិទ្ធភាពកាត់បន្ថយការបញ្ចេញឧស្ម័ន CO2 តិចជាងករណីដែលបានធ្វើឱ្យប្រសើររួច (Optimized cases)។ NPV = $១២.២៥៥ លាន, ការបញ្ចេញ CO2 = ៥៩ ២៤០ តោន/ឆ្នាំ
Maximum NPV Optimization (MO-TLBO)
ការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងដើម្បីតម្លៃបច្ចុប្បន្នសុទ្ធអតិបរមា
ទទួលបានប្រាក់ចំណេញខ្ពស់បំផុត ដោយកើនឡើងប្រមាណ ១៦.១៤% ធៀបនឹងករណីមូលដ្ឋាន។ បញ្ចេញឧស្ម័ន CO2 ច្រើនជាងគេបន្តិចក្នុងចំណោមករណី Pyrolysis ដោយសារតម្រូវការប្រើប្រាស់ថាមពលខ្ពស់នៅក្នុងដំណើរការកែច្នៃ។ NPV = $១៤.២៣៣ លាន, ការបញ្ចេញ CO2 = ៥៩ ៧៥៥ តោន/ឆ្នាំ
Minimum CO2 Emission Optimization (MO-TLBO)
ការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងដើម្បីកាត់បន្ថយការបញ្ចេញ CO2 ទាបបំផុត
មានផលប៉ះពាល់បរិស្ថានតិចបំផុតក្នុងចំណោមប្រតិបត្តិការរោងចក្រ ដោយកាត់បន្ថយការបញ្ចេញ CO2 បាន ១.៦៥% ធៀបនឹងករណីមូលដ្ឋាន។ ទទួលបានប្រាក់ចំណេញទាបបំផុត (NPV ថយចុះ ១៥.៦៣%) និងទាមទារទំហំឧបករណ៍ធំជាងមុន ដែលធ្វើឱ្យចំណាយដើមទុន (CAPEX) កើនឡើង។ NPV = $១២.០០៨ លាន, ការបញ្ចេញ CO2 = ៥៨ ៧៧០ តោន/ឆ្នាំ
Direct Combustion
ការដុតបញ្ចេញកម្តៅផ្ទាល់
មានបរិមាណភាយឧស្ម័នសមមូល CO2 ទាបជាងដំណើរការ Pyrolysis បន្តិច (៥៥ ០៥៤ តោន/ឆ្នាំ)។ មិនអាចបង្កើតផលិតផលជីវឥន្ធនៈមានតម្លៃបន្ថែមបាន និងបង្កផលប៉ះពាល់បរិស្ថានដោយសារការបញ្ចេញភាគល្អិត (Particulate emissions)។ ការបញ្ចេញ CO2 = ៥៥ ០៥៤ តោន/ឆ្នាំ
EFB Field Abandonment / Landfill
ការបោះចោលធាងដូងប្រេងនៅទីលានចាក់សំរាម
មិនមានការវិនិយោគដើមទុន ឬការចំណាយប្រតិបត្តិការក្នុងការកែច្នៃ។ បង្កផលប៉ះពាល់បរិស្ថានធ្ងន់ធ្ងរបំផុតតាមរយៈការភាយឧស្ម័នផ្ទះកញ្ចក់ និងមិនទទួលបានប្រយោជន៍សេដ្ឋកិច្ច ឬថាមពល។ ការបញ្ចេញ CO2 = ១១៤ ៥៧២ តោន/ឆ្នាំ

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះទាមទារនូវឧបករណ៍កុំព្យូទ័រ និងកម្មវិធីជំនាញកម្រិតខ្ពស់សម្រាប់ការធ្វើគំរូ និងការគណនាស្វែងរកចំណុចប្រសើរបំផុត (Optimization) នៃដំណើរការគីមី។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់ទិន្នន័យសំណល់ធាងដូងប្រេង (EFB) ដែលប្រមូលបានពីរោងចក្រនៅខេត្ត Chonburi ប្រទេសថៃ និងប៉ាន់ស្មានការចំណាយលើបរិក្ខារដោយផ្អែកលើតម្លៃមធ្យមសកលក្នុងសៀវភៅស្តង់ដារ។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា សមាសធាតុគីមីនៃសំណល់កសិកម្ម និងតម្លៃប្រតិបត្តិការ (ឧទាហរណ៍៖ កម្លាំងពលកម្ម តម្លៃថាមពល) អាចមានភាពខុសគ្នា។ ដូច្នេះ ការអនុវត្តគម្រោងនេះទាមទារការកែសម្រួលទិន្នន័យឱ្យស្របតាមបរិបទកម្ពុជា។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

បច្ចេកវិទ្យា និងវិធីសាស្ត្រវាយតម្លៃនេះមានសក្តានុពលខ្ពស់សម្រាប់កម្ពុជា ក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហាសំណល់កសិកម្ម ព្រមទាំងជួយជំរុញការផលិតថាមពលកកើតឡើងវិញ។

ជារួម ការប្រើប្រាស់ក្បួនដោះស្រាយវិភាគពហុគោលបំណង អាចជួយអ្នកវិនិយោគនៅកម្ពុជារចនារោងចក្រថាមពលកសិកម្មដែលផ្តល់ទាំងប្រាក់ចំណេញខ្ពស់ និងស្របតាមស្តង់ដារបរិស្ថានអន្តរជាតិ។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. សិក្សាមូលដ្ឋានគ្រឹះកម្មវិធីធ្វើគំរូគីមី: ចាប់ផ្តើមសិក្សាពីការប្រើប្រាស់កម្មវិធី Aspen Plus ដើម្បីស្វែងយល់ពីការបង្កើតគំរូនៃប្រតិកម្មបំបែកដោយកម្តៅ (Pyrolysis) និងការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវគុណភាពជីវឥន្ធនៈ (Upgrading processes)។
  2. ប្រមូលទិន្នន័យជីវម៉ាស់ក្នុងស្រុក: ធ្វើការវិភាគមន្ទីរពិសោធន៍លើសមាសធាតុគីមី និងកម្ដៅ (Proximate and Ultimate Analysis) នៃកាកសំណល់កសិកម្មនៅកម្ពុជា (ដូចជា ធាងដូងប្រេង អង្កាម ឬកាកសំណល់ដំឡូងមី) ដើម្បីធ្វើជាទិន្នន័យបញ្ចូល (Input parameters) ។
  3. ស្វែងយល់ពីក្បួនដោះស្រាយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត: រៀនសរសេរកូដនៅក្នុងកម្មវិធី MATLAB និងសិក្សាពីក្បួនដោះស្រាយ Multi-objective teaching-learning-based optimization (MO-TLBO) ឬក្បួនដោះស្រាយស្រដៀងគ្នាដូចជា Genetic Algorithm (GA)។
  4. តភ្ជាប់កម្មវិធី និងដំណើរការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើង (Optimization): អនុវត្តការភ្ជាប់គ្នារវាងកូដ MATLAB និងម៉ូដែលក្នុង Aspen Plus (Co-simulation) ដើម្បីស្វែងរកចំណុចប្រតិបត្តិការល្អបំផុត ដែលផ្តល់តម្លៃបច្ចុប្បន្នសុទ្ធ (NPV) ខ្ពស់ និងកាត់បន្ថយការភាយឧស្ម័ន CO2។
  5. ធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពទិន្នន័យសេដ្ឋកិច្ច (Economic localization): ប្រមូលទិន្នន័យតម្លៃពិតប្រាកដនៅកម្ពុជា (ដូចជា តម្លៃអគ្គិសនី កម្លាំងពលកម្ម សម្ភារៈ) មកជំនួសការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យប៉ាន់ស្មានតាមស្តង់ដារសៀវភៅ ដើម្បីទទួលបានការវាយតម្លៃសេដ្ឋកិច្ច (CAPEX/OPEX) មួយដែលជាក់ស្តែងនិងគួរឱ្យទុកចិត្តបំផុត។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Pyrolysis (ការបំបែកដោយកម្តៅ / ភីរ៉ូលីស៊ីស) ដំណើរការបំបែកសមាសធាតុគីមីនៃសារធាតុសរីរាង្គ (ដូចជាជីវម៉ាស់) ដោយប្រើកម្តៅខ្លាំងក្នុងស្ថានភាពដែលគ្មានអុកស៊ីហ្សែនទាល់តែសោះ ដើម្បីបំប្លែងវាទៅជាឧស្ម័ន ប្រេងជីវសាស្ត្រ (bio-oil) និងធ្យូងជីវសាស្ត្រ (biochar)។ ដូចជាការដុតអុសក្នុងឡបិទជិតមិនឱ្យមានខ្យល់ចូល ដែលធ្វើឱ្យអុសមិនឆេះក្លាយជាផេះ ប៉ុន្តែប្រែជាធ្យូង និងបញ្ចេញជាតិប្រេងឬឧស្ម័នជំនួសវិញ។
Empty fruit bunches (ធាងដូងប្រេងទទេ) កាកសំណល់ជីវម៉ាស់ប្រភេទលីកណូសែលុយឡូស (Lignocellulose) ដែលនៅសល់ពីការបាច់យកផ្លែដូងប្រេងចេញពីរោងចក្រកិនប្រេង ដែលវាសម្បូរទៅដោយសែលុយឡូស ហេមីសែលុយឡូស និងលីកនីន ស័ក្តិសមសម្រាប់កែច្នៃជាថាមពល។ ដូចជាស្នូលពោតដែលគេបេះគ្រាប់ចេញអស់ ហើយនៅសល់តែស្នូលទទេដែលអាចយកទៅដុតជាប្រភពថាមពលបាន។
Teaching-learning-based optimization (ក្បួនដោះស្រាយការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងផ្អែកលើការបង្រៀន-ការរៀន) ក្បួនដោះស្រាយគណិតវិទ្យា (Algorithm) បែបបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលយកគំរូតាមដំណើរការបង្រៀននិងរៀននៅក្នុងថ្នាក់រៀន ដើម្បីស្វែងរកចម្លើយ ឬលក្ខខណ្ឌប្រតិបត្តិការដែលល្អបំផុត (Optimization) សម្រាប់ដោះស្រាយបញ្ហាវិស្វកម្មស្មុគស្មាញ។ ដូចជាសិស្សក្នុងថ្នាក់រៀនដែលខិតខំរៀនពីគ្រូផង និងរៀនពីមិត្តភក្តិផង ដើម្បីកែលម្អខ្លួនឯងឱ្យទទួលបានពិន្ទុប្រឡងខ្ពស់បំផុត។
Aspen Plus (កម្មវិធីអាស្ពែនផ្លើស) កម្មវិធីកុំព្យូទ័រជំនាញសម្រាប់វិស្វកម្មគីមី ដែលប្រើដើម្បីធ្វើគំរូ ត្រាប់តាម (Simulate) និងគណនាដំណើរការផលិតកម្មគីមីស្មុគស្មាញ រួមទាំងប្រតិកម្មកម្តៅ ការប្រើប្រាស់ថាមពល និងទិន្នផល ដោយមិនបាច់ធ្វើការពិសោធន៍ផ្ទាល់។ ដូចជាហ្គេមសាងសង់រោងចក្រក្នុងកុំព្យូទ័រ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យវិស្វករសាកល្បងដំណើរការរោងចក្រពិតប្រាកដមុននឹងចំណាយលុយសាងសង់មែនទែន។
Net present value (តម្លៃបច្ចុប្បន្នសុទ្ធ / NPV) រង្វាស់សេដ្ឋកិច្ចដែលគណនាពីផលសងរវាងតម្លៃបច្ចុប្បន្ននៃចំណូលសាច់ប្រាក់រំពឹងទុក និងចំណាយដើមទុនពេញមួយអាយុកាលគម្រោង ដើម្បីវាយតម្លៃថាតើគម្រោងវិនិយោគមួយនឹងទទួលបានប្រាក់ចំណេញឬអត់។ ដូចជាការគិតលុយចំណេញដកដើមចេញ ដោយគិតទាំងការធ្លាក់ចុះតម្លៃលុយនៅថ្ងៃអនាគត ដើម្បីដឹងប្រាកដថាតើយើងគួររកស៊ីមុខរបរហ្នឹងឬអត់។
Bio-oil upgrading (ការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវគុណភាពប្រេងជីវសាស្ត្រ) ដំណើរការគីមីបន្តបន្ទាប់ (ដូចជា Hydrotreating និង Hydrocracking) ដើម្បីកាត់បន្ថយបរិមាណអុកស៊ីហ្សែន និងបន្ថែមអ៊ីដ្រូសែនក្នុងប្រេងជីវសាស្ត្រ ធ្វើឱ្យវាមានស្ថិរភាព និងគុណភាពខ្ពស់អាចប្រើជាឥន្ធនៈម៉ាស៊ូត ឬសាំងពិតប្រាកដបាន។ ដូចជាការយកទឹកត្នោតជូរដែលឆាប់ខូចនិងមានគុណភាពទាប ទៅចម្រាញ់កែច្នៃបន្តរហូតក្លាយជាស្រាដែលមានគុណភាពខ្ពស់និងទុកបានយូរ។
Multi-objective optimization (ការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងពហុគោលបំណង) ដំណើរការគណិតវិទ្យាក្នុងការស្វែងរកចំណុចតុល្យភាពល្អបំផុត (Pareto front) រវាងគោលដៅពីរឬច្រើនដែលតែងតែផ្ទុយគ្នា ដូចជាការព្យាយាមបង្កើនប្រាក់ចំណេញឱ្យខ្ពស់បំផុត ព្រមទាំងកាត់បន្ថយការបញ្ចេញឧស្ម័នពុលឱ្យទាបបំផុតក្នុងពេលតែមួយ។ ដូចជាការរកទិញទូរស័ព្ទដែលយើងចង់បានទាំងមុខងារ 'ដើរលឿនបំផុត' និងតម្លៃ 'ថោកបំផុត' ក្នុងពេលតែមួយ ដែលទាមទារឱ្យយើងរកចំណុចកណ្តាលមួយដែលល្អនិងអាចទទួលយកបាន។
CO2 emission equivalent (សមមូលការបញ្ចេញឧស្ម័នកាបូនឌីអុកស៊ីត) រង្វាស់ស្តង់ដារដែលបំប្លែងបរិមាណឧស្ម័នផ្ទះកញ្ចក់គ្រប់ប្រភេទ (ដូចជាមេតាន អុកស៊ីតនីត្រូសែន) ទៅជាបរិមាណឧស្ម័ន CO2 ដែលមានឥទ្ធិពលធ្វើឱ្យផែនដីឡើងកម្តៅស្មើគ្នា ដើម្បីងាយស្រួលគណនានិងប្រៀបធៀបផលប៉ះពាល់បរិស្ថានរួម។ ដូចជាការប្តូរលុយបរទេសគ្រប់ប្រភេទ (រៀល បាត ដុង) មកជា 'ដុល្លារ' តែមួយមុខ ដើម្បីងាយស្រួលគិតនិងប្រៀបធៀបថាអ្នកណាមានលុយច្រើនជាងគេ។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖