Published January 1, 2021
| Version v1
Publication
Open
Expert System for Stable Power Generation Prediction in Microbial Fuel Cell
Creators
- 1. Vellore Institute of Technology University
- 2. University of Malta
- 3. National Ilan University
- 4. Shaqra University
- 5. Taylor's University
Description
Expert Systems are interactive and reliable computer-based decisionmaking systems that use both facts and heuristics for solving complex decision-making problems.Generally, the cyclic voltammetry (CV) experiments are executed a random number of times (cycles) to get a stable production of power.However, presently there are not many algorithms or models for predicting the power generation stable criteria in microbial fuel cells.For stability analysis of Medicinal herbs' CV profiles, an expert system driven by the augmented K-means clustering algorithm is proposed.Our approach requires a dataset that contains voltage-current relationships from CV experiments on the related subjects (plants/herbs).This new approach uses feature engineering and augmented K-means clustering techniques to determine the cycle number beyond which the CV curve stabilizes.We obtain an excellent estimate of the required CV cycles for getting a stable Voltage versus Current curve in this approach.Moreover, this expert system would reduce the time needed and the money spent on running additional and superfluous CV experiments cycles.Thus, it would streamline the process of Bacterial Fuel Cells production using the CV of medicinal herbs.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
الأنظمة الخبيرة هي أنظمة تفاعلية وموثوقة لصنع القرار تعتمد على الكمبيوتر وتستخدم كل من الحقائق والاستدلال لحل مشاكل صنع القرار المعقدة. بشكل عام، يتم تنفيذ تجارب قياس الجهد الدوري (CV) عددًا عشوائيًا من المرات (الدورات) للحصول على إنتاج مستقر للطاقة. ومع ذلك، لا يوجد حاليًا العديد من الخوارزميات أو النماذج للتنبؤ بمعايير مستقرة لتوليد الطاقة في خلايا الوقود الميكروبية. لتحليل استقرار ملفات تعريف CV للأعشاب الطبية، وهو نظام خبير مدفوع بخوارزمية التجميع المعززة K - Means يقترح. يتطلب نهجنا مجموعة بيانات تحتوي على علاقات الجهد والتيار من تجارب CV على الموضوعات ذات الصلة (النباتات/الأعشاب). يستخدم هذا النهج الجديد الهندسة المميزة وتقنيات التجميع K - means المعززة لتحديد رقم الدورة التي يستقر بعدها منحنى CV. نحصل على تقدير ممتاز لدورات CV المطلوبة للحصول على منحنى ثابت للجهد مقابل التيار في هذا النهج. علاوة على ذلك، فإن نظام الخبراء هذا سيقلل من الوقت اللازم والأموال التي يتم إنفاقها على تشغيل دورات تجارب CV إضافية وغير ضرورية. وبالتالي، فإنه سيبسط عملية إنتاج خلايا الوقود البكتيرية باستخدام CV للأعشاب الطبية.Translated Description (French)
Les systèmes experts sont des systèmes de prise de décision informatisés interactifs et fiables qui utilisent à la fois des faits et des heuristiques pour résoudre des problèmes de prise de décision complexes. En général, les expériences de voltamétrie cyclique (CV) sont exécutées un nombre aléatoire de fois (cycles) pour obtenir une production stable d'énergie. Cependant, il n'existe actuellement pas beaucoup d'algorithmes ou de modèles pour prédire les critères de stabilité de la production d'énergie dans les piles à combustible microbiennes. Pour l'analyse de stabilité des profils CV des herbes médicinales, un système expert piloté par l'algorithme de clustering K-moyens augmentés est proposée. Notre approche nécessite un ensemble de données contenant des relations tension-courant à partir d'expériences CV sur les sujets connexes (plantes/herbes). Cette nouvelle approche utilise l'ingénierie des caractéristiques et des techniques de regroupement K-moyens augmentés pour déterminer le nombre de cycles au-delà duquel la courbe CV se stabilise. Nous obtenons une excellente estimation des cycles CV nécessaires pour obtenir une courbe tension-courant stable dans cette approche. De plus, ce système expert réduirait le temps nécessaire et l'argent dépensé pour exécuter des cycles d'expériences CV supplémentaires et superflus. Ainsi, il rationaliserait le processus de production de piles à combustible bactériennes en utilisant le CV des herbes médicinales.Translated Description (Spanish)
Los sistemas expertos son sistemas informáticos interactivos y fiables de toma de decisiones que utilizan tanto hechos como heurísticas para resolver problemas complejos de toma de decisiones. En general, los experimentos de voltametría cíclica (CV) se ejecutan un número aleatorio de veces (ciclos) para obtener una producción estable de energía. Sin embargo, actualmente no hay muchos algoritmos o modelos para predecir los criterios estables de generación de energía en las células de combustible microbianas. Para el análisis de estabilidad de los perfiles CV de las hierbas medicinales, un sistema experto impulsado por el algoritmo de agrupamiento de K-medias aumentado se propone. Nuestro enfoque requiere un conjunto de datos que contenga relaciones voltaje-corriente de experimentos CV en los temas relacionados (plantas/hierbas). Este nuevo enfoque utiliza ingeniería de características y técnicas de agrupamiento de K medias aumentadas para determinar el número de ciclos más allá del cual se estabiliza la curva CV. Obtenemos una excelente estimación de los ciclos CV requeridos para obtener una curva de voltaje frente a corriente estable en este enfoque. Además, este sistema experto reduciría el tiempo necesario y el dinero gastado en ejecutar ciclos de experimentos CV adicionales y superfluos. Por lo tanto, agilizaría el proceso de producción de células de combustible bacterianas utilizando el CV de hierbas medicinales.Files
TSP_IASC_18380.pdf.pdf
Files
(2.1 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:2a55ac85716c54255386d561da61de52
|
2.1 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- نظام خبير للتنبؤ بتوليد الطاقة المستقر في خلية الوقود الميكروبية
- Translated title (French)
- Système expert pour la prévision de la production d'énergie stable dans la pile à combustible microbienne
- Translated title (Spanish)
- Sistema experto para la predicción estable de la generación de energía en celdas de combustible microbianas
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W3185512190
- DOI
- 10.32604/iasc.2021.018380
References
- https://openalex.org/W1490324987
- https://openalex.org/W1970377394
- https://openalex.org/W1983141369
- https://openalex.org/W1994793947
- https://openalex.org/W1996226468
- https://openalex.org/W1997644739
- https://openalex.org/W2008685270
- https://openalex.org/W2014760287
- https://openalex.org/W2021341863
- https://openalex.org/W2028442206
- https://openalex.org/W2029425561
- https://openalex.org/W2038180014
- https://openalex.org/W2042483271
- https://openalex.org/W2044241395
- https://openalex.org/W2045155558
- https://openalex.org/W2056056428
- https://openalex.org/W2056840239
- https://openalex.org/W2071949631
- https://openalex.org/W2082308953
- https://openalex.org/W2111206448
- https://openalex.org/W2127218421
- https://openalex.org/W2138869653
- https://openalex.org/W2152227548
- https://openalex.org/W2166400938
- https://openalex.org/W2188804797
- https://openalex.org/W2300978433
- https://openalex.org/W2335728003
- https://openalex.org/W2527460258
- https://openalex.org/W2530806392
- https://openalex.org/W2568086655
- https://openalex.org/W2606517359
- https://openalex.org/W2749543309
- https://openalex.org/W2754211021
- https://openalex.org/W2770640124
- https://openalex.org/W2770846092
- https://openalex.org/W2793339793
- https://openalex.org/W2794373341
- https://openalex.org/W2887170453
- https://openalex.org/W2970701626
- https://openalex.org/W571043290