The aim of experiment was to study the pyrolysis oil derived from sorted landfill plastic waste that had been buried for 15 years by the Nonthaburi Provincial Administrative Organization. The pyrolysis oil was produced using a Fixed-Bed Reactor at 450 °C for 1.5 hours with LPG as the feedstock, with the goal of using the pyrolysis oil as an alternative fuel. The experiment was conducted under four different conditions : (1) plastic waste buried in a landfill that has not been washed but has been reduced in size, (2) plastic waste buried in a landfill that has been washed and has been reduced in size, (3) plastic waste buried in a landfill that not has been washed and has not been reduced in size, (4) plastic waste buried in a landfill that has not been washed and has been reduced size, with activated carbon used as a catalyst. The experiment revealed that three products were produced : Oil, gas, and char in different quantity. The pyrolysis oil were compared in terms of quality based on pH, Heating value, Moisture content, Functional group, and Chemical Composition. The pyrolysis oil we obtained will be referenced according to the criteria from the Department of Energy Business. The analysis results of the pyrolysis can explain which conditions are suitable for replacing fuel oil in industrial It is therefore one of the approaches that helps manage plastic waste in landfills, reducing the quantity by converting it into usable energy.
ปัจจุบันประเทศไทยประสบปัญหาด้านมลพิษและสิ่งแวดล้อมจากขยะมูลฝอยชุมชนที่ตกค้างอยู่ภายในสิ่งแวดล้อม จากรายงานสถานการณ์มลพิษของประเทศไทย ปี พ.ศ.2566 โดยกรมควบคุมมลพิษ พบว่า ประเทศไทยมีขยะมูลฝอยเกิดขึ้นประมาณ 26.95 ล้านตัน หรือประมาณ 73,840 ตัน/วัน กระจายตัวตามภูมิภาคต่าง ๆ ซึ่งมีปริมาณขยะพลาสติกรวมอยู่ด้วย คาดว่ามีขยะพลาสติกแบบใช้ครั้งเดียว (Single-use Plastics) ประมาณปีละ 3.03 ล้านตันของปริมาณขยะที่เกิดขึ้นทั้งหมดในประเทศ (คิดเป็นร้อยละ 11.25) เพิ่มขึ้นจากปี พ.ศ.2565 ประมาณ 0.2 ล้านตัน และมีการนำกลับไปใช้ ประโยชน์ประมาณปีละ 0.75 ล้านตัน (คิดเป็นร้อยละ 25) ส่วนที่เหลือ 2.18 ล้านตัน (คิดเป็นร้อยละ 72) จะถูกนำไปกำจัดโดยการฝังกลบรวมกับขยะมูลฝอยอื่นๆ อีก 0.09 ล้านตัน (คิดเป็นร้อยละ 3) (กรมควบคุมมลพิษ, 2566) ซึ่งการจัดการขยะพลาสติกเหล่านี้ต้องมีการอาศัยเทคโนโลยีเข้ามาช่วยในการจัดการ ซึ่งการนำไปผลิตเป็นเชื้อเพลิงทดแทนผ่านกระบวนการไพโรไลซิส (Pyrolysis) เป็นอีกกระบวนการที่สามารถจัดการขยะพลาสติกเหล่านี้ได้ โดยแผนพัฒนาพลังงานทดแทนและพลังงานทางเลือก พ.ศ. 2561 - 2580 (AEDP 2018) มีการตั้งเป้าหมายการผลิตเชื้อเพลิงทดแทนในภาคขนส่งประเภทน้ำมันไพโรไลซิส 0.53 ล้านลิตร/วัน ในปี พ.ศ.2580 จึงมีความสำคัญในการพัฒนาเทคโนโลยีดังกล่าวเพื่อการใช้งานได้จริงและแพร่หลาย ไม่ว่าจะเป็นการใช้ในภาคการขนส่งหรือแม้แต่ภาคอุตสาหกรรม (กรมพัฒนาพลังงานทดแทนและอนุรักษ์พลังงาน, 2563) ในงานวิจัยนี้จึงมีความสนใจในการศึกษาการใช้เตาปฏิกรณ์แบบเบดนิ่ง (Fixed-Bed Reactor) โดยใช้กระบวนการไพโรไลซิส (pyrolysis) ซึ่งมีก๊าซปิโตรเลียมเหลว (LPG) เป็นเชื้อเพลิงให้ความร้อนในการผลิตน้ำมันจากขยะพลาสติกฝังกลบ โดยทำการเปรียบเทียบปริมาณ ลักษณะและคุณภาพของน้ำมันไพโรไลซิสจากขยะพลาสติกฝังกลบที่ได้กับการผลิตน้ำมันไพโรไลซิสจากขยะฝังกลบพลาสติกโดยใช้กระบวนการไพโรไลซิส (pyrolysis) และการใช้เตาปฏิกรณ์แบบเบดนิ่ง (Fixed-Bed Reactor) ซึ่งมีการเตรียมตัวอย่างพลาสติกฝังกลบที่นำมาใช้เป็นวัตถุดิบในการผลิตน้ำมันไพโรไลซิสจากขยะพลาสติกฝังกลบในรูปแบบที่แตกต่างกัน และมีการใช้ตัวเร่งปฏิกิริยา คือ ถ่านกัมมันต์ (Activated Carbon) โดยจะมีการใช้ความร้อนที่อุณหภูมิ 450 องศาเซลเซียส งานวิจัยที่ผ่านมามีการศึกษาโดยเครื่องมือวิเคราะห์ที่ใช้ศึกษาลักษณะและคุณภาพของน้ำมันไพโรไลซิสจากขยะพลาสติก ได้แก่ ทำการวิเคราะห์ค่าความเป็นกรด-ด่าง (pH) ด้วยเครื่องมือวัดค่าความเป็นกรด-ด่าง (pH meter) การวิเคราะห์หมู่ฟังก์ชั่น (Functional group) ด้วยเครื่องวิเคราะห์หาองค์ประกอบทางโครงสร้างเคมีของสารโดยใช้ความยาวคลื่นช่วงอินฟราเรด (Fourier Transform Infrared Spectrometer) การวิเคราะห์หาค่าความร้อน (Heating Value) ด้วยเครื่องวิเคราะห์ค่าความร้อน (Bomb Calorimeter) และการวิเคราะห์เถ้า (Ash) ด้วยเตาเผาอุณหภูมิสูง จากงานวิจัยของ Noppadol Pringsakul และคณะ (2024) พบว่ากระบวนการไพโรไลซิสขยะพลาสติกที่อุณหภูมิ 450 องศาเซลเซียส โดยการใช้เตาปฏิกรณ์แบบ Batch ปริมาณน้ำมันไพโรไลซิสที่ทำการผลิตได้มาจากส่วนที่มีการหล่อเย็นด้วยน้ำมากที่สุด โดยค่าความร้อน (Heating Value) สูงสุด มีค่าเท่ากับ 40 - 45 MJ/kg และองค์ประกอบที่วิเคราะห์ได้ ประกอบด้วย ไฮโดรคาร์บอน (Hydrocarbon) กรดคาร์บอกซิลิก (Carboxylic Acid) คาร์บอนิล (Carbonyl) และสารประกอบอะโรมาติก และจากงานวิจัยของ ปรางค์ทิพย์ ฤทธิโชติ แก้วเพ็งกรอ และคณะ (2023) พบว่าการผลิตเชื้อเพลิงทดแทนจากขยะพลาสติกฝังกลบ ค่าความชื้น (Moisture Content) ของผลิตภัณฑ์ที่ผลิตได้มีค่าลดลง และมีค่าความร้อน (Heating Value) เพิ่มขึ้น เท่ากับ 18.08 – 29.41 MJ/kg และพบปริมาณของคาร์บอนที่มากเกินพอเหมาะสมที่จะนำขยะพลาสติกมาผลิตเป็นเชื้อเพลิงทดแทนได้ ในงานวิจัยนี้ศึกษาการวิเคราะห์ลักษณะและคุณภาพของน้ำมันไพโรไลซิสจากขยะพลาสติกฝังกลบที่ได้ทำการเปรียบเทียบกับลักษณะและคุณภาพของน้ำมันไพโรไลซิสจากเทคนิคทางเคมีและความร้อน และศึกษามาตรฐานน้ำมันเตาที่ใช้ในภาคอุตสาหกรรมประเทศไทย ผลการวิเคราะห์ทดสอบจากงานวิจัยนี้สามารถเป็นข้อมูลสำหรับการนำไปศึกษาต่อถึงความเป็นไปได้ในการนำกระบวนการไพโรไลซิสโดยมีการใช้เตาปฏิกรณ์ที่มีแหล่งความร้อนแตกต่างกันมาผลิตเป็นเชื้อเพลิงทดแทนเพื่อใช้ในภาคการขนส่งหรือภาคอุตสาหกรรม และเป็นการลดจำนวนขยะพลาสติกฝังกลบให้มีปริมาณน้อยลง ลดปัญหามลพิษต่อสิ่งแวดล้อม รวมไปถึงเพิ่มมูลค่าของเสียให้สามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้หลากหลายยิ่งขึ้น และมีความคุ้มค่าต่อการนำไปใช้งาน
คณะวิทยาศาสตร์
The species Enterococcus lactis is closely related to E. faecium and is known for its beneficial and probiotic effects. In this study, strain RRS4 was isolated from Raphanus sativus Linn. and identified based on both phenotypic and genotypic characteristics. Strain RRS4 exhibited cell viability in environments with 2-8% NaCl, pH ranging from 4 to 9, and temperatures between 4°C and 45°C. Through comprehensive genomic analysis, strain RRS4 was confirmed to be E. lactis. E. lactis RRS4 demonstrated inhibitory effects against Vancomycin-resistant E. faecalis JCM 5803. Safety assessments via in silico methods, including KEGG annotation, indicated the absence of virulent and undesirable genes in E. lactis RRS4. VirulenceFinder analysis aligned virulence-related genes with those from three strains of E. lactis and four strains of E. faecium. While antibiotic resistance genes were found to be conserved, they did not correlate with key pathogenicity traits. Furthermore, safety evaluations highlighted that E. lactis RRS4 is generally safe, despite the presence of genes associated with antibiotic resistance. Lastly, we propose guidelines for assessing the safety of microbial strains using whole-genome analysis. These findings represent advancements in probiotic research.
คณะวิทยาศาสตร์
This special problem aims to compare the performance of machine learning methods in time series forecasting using lagged time periods as independent variables. The lagged periods are categorized into three groups: lagged by 10 units, lagged by 15 units, and lagged by 20 units. The study employs four machine learning methods: Decision Tree (DT), Random Forest (RF), K-Nearest Neighbors (KNN), and Support Vector Machine (SVM). The time series data simulated as independent variables diverse including characteristics: Random Walk data, Trending data, and Non-Linear data, with sample sizes of 100, 300, 500, and 700. The research methodology involves splitting the data into 90% for training and 10% for testing. Simulations and analysis are performed using the R programming language, with 1,000 iterations conducted. The results are evaluated based on the average mean squared error (AMSE) and the average mean absolute percentage error (AMAPE) are calculated to identify the best performing method. The research findings revealed that for Random Walk data, the best performing methods are Random Forest and Support Vector Machine. For Trend data, the best performing methods are Random Forest. For Non-Linear data, the best performing methods are Support Vector Machine. When tested with real-world data, the results show that for the Euro-to-Thai Baht exchange rate, the best methods are Random Forest and Support Vector Machine. For the S&P 500 Index in USD, the best performing methods are Random Forest. For the Bank of America Corp Index in USD, the best performing methods are Support Vector Machine.
คณะวิทยาศาสตร์
The current residential solar panels lack an adequate monitoring system, which hinders their optimal utilization. This research aims to design an Internet of Things (IoT) monitoring system and employ machine learning techniques to predict the current and voltage generated by solar panels. Experimental studies have revealed a correlation between dust accumulation and the current output of solar panels. The proposed system facilitates the prediction of the optimal time for cleaning solar panels.