KMITL Innovation Expo 2025 Logo

การผลิตน้ำมันไพโรไลซิสจากขยะพลาสติกฝังกลบเพื่อใช้เป็นเชื้อเพลิงทดแทน

รายละเอียด

งานวิจัยนี้เป็นการศึกษาการผลิตน้ำมันไพโรไลซิสจากขยะพลาสติกฝังกลบที่ผ่านการคัดแยกจากหลุมฝังกลบขยะมูลฝอยอายุ 15 ปี จากองค์การบริหารส่วนจังหวัดนนทบุรี เพื่อนำมาผลิตเป็นเชื้อเพลิงทดแทนด้วยเตาปฏิกรณ์แบบเบดนิ่ง (Fixed-Bed Reactor) ที่อุณหภูมิ 450 องศาเซลเซียส ระยะเวลา 1 ชั่วโมง 30 นาที โดยใช้ก๊าซปิโตรเลียมเหลว (LPG) เป็นเชื้อเพลิงในการให้ความร้อน มีการออกแบบการทดลองออกเป็น 4 สภาวะ คือ ตัวอย่างขยะพลาสติกฝังกลบที่ยังไม่ผ่านการล้างแต่ทำการตัดลดขนาด ตัวอย่างขยะพลาสติกฝังกลบที่ผ่านการล้างและตัดลดขนาด ตัวอย่างขยะพลาสติกฝังกลบที่ยังไม่ผ่านการล้างและตัดลดขนาด และตัวอย่างขยะพลาสติกฝังกลบยังไม่ผ่านการล้างแต่ทำการตัดลดขนาด และใช้ถ่านกัมมันต์เป็นตัวเร่งปฏิกิริยา พบว่าผลิตภัณฑ์ที่ได้มีทั้งหมด 3 ประเภท คือ น้ำมัน (Py-oil) ถ่าน (Char) และก๊าซ (Gas) ในปริมาณที่แตกต่างกันออกไป นอกจากนี้ยังมีการเปรียบเทียบลักษณะและคุณภาพของน้ำมันไพโรไลซิสจากขยะพลาสติกฝังกลบ ได้แก่ ค่าความเป็นกรด-ด่าง (pH) ค่าความร้อน (Heating Value) ค่าความชื้น (Moisture content) เถ้า (Ash) และหมู่ฟังก์ชั่น (Functional group) รวมไปถึงองค์ประกอบทางเคมี โดยใช้การอ้างอิงมาตรฐานน้ำมันเตาตามประกาศกรมธุรกิจพลังงานเป็นเกณฑ์ ผลการวิเคราะห์ ที่ได้จึงสามารถอธิบายได้ว่าน้ำมันจากการไพโรไลซิสขยะพลาสติกฝังกลบในสภาวะใดที่มีความเหมาะสมและมีความคุ้มค่ากับการนำมาผลิตเชื้อเพลิงทดแทนน้ำมันเตาที่มีการใช้ในภาคอุตสาหกรรมได้ งานวิจัยนี้เป็นอีกหนึ่งแนวทางเลือกที่ช่วยในการจัดการขยะพลาสติกในบ่อฝังกลบให้มีปริมาณลดน้อยลง โดยเปลี่ยนขยะมูลฝอยให้เป็นเชื้อเพลิงทดแทนที่นำไปใช้ประโยชน์ได้จริง

วัตถุประสงค์

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

นวัตกรรมอื่น ๆ

SignGen: โปรแกรมสร้างวิดีโอภาษามือไทยโดยใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่

คณะวิศวกรรมศาสตร์

SignGen: โปรแกรมสร้างวิดีโอภาษามือไทยโดยใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่

ระบบสร้างภาษามือไทยเชิงกำเนิดมีเป้าหมายในการพัฒนาแพลตฟอร์ม การสร้างแบบจำลอง 3 มิติและแอนิเมชัน ที่สามารถแปลง ประโยคภาษาไทยเป็นท่าทางภาษามือไทย (TSL) ที่ถูกต้องและเป็นธรรมชาติ โครงการนี้ช่วยเสริมสร้างการสื่อสารสำหรับ ชุมชนผู้บกพร่องทางการได้ยินในประเทศไทย โดยใช้แนวทางที่อิงกับ แลนมาร์ก (Landmark-Based Approach) ผ่านการใช้ Vector Quantized Variational Autoencoder (VQVAE) และ Large Language Model (LLM) ในการสร้างภาษามือ ระบบเริ่มต้นด้วยการ ฝึกโมเดล VQVAE โดยใช้ข้อมูลแลนมาร์กที่สกัดจากวิดีโอภาษามือ เพื่อให้โมเดลเรียนรู้ การแทนค่าแบบแฝง (Latent Representations) ของท่าทางภาษามือไทย หลังจากนั้น โมเดลที่ฝึกแล้วจะถูกใช้เพื่อ สร้างลำดับแลนมาร์กของท่าทางเพิ่มเติม ซึ่งช่วยขยายชุดข้อมูลฝึกโดยอ้างอิงจาก BigSign ThaiPBS Dataset เมื่อชุดข้อมูลได้รับการขยายแล้ว ระบบจะทำการ ฝึก LLM เพื่อสร้างลำดับแลนมาร์กที่ถูกต้องจากข้อความภาษาไทย โดยลำดับแลนมาร์กที่ได้จะถูกนำไปใช้ สร้างแอนิเมชันของโมเดล 3 มิติใน Blender เพื่อให้ได้ท่าทางภาษามือที่ลื่นไหลและเป็นธรรมชาติ โครงการนี้ถูกพัฒนาด้วย Python โดยใช้ MediaPipe สำหรับการสกัดแลนมาร์ก OpenCV สำหรับการประมวลผลภาพแบบเรียลไทม์ และ Blender’s Python API สำหรับสร้างแอนิเมชัน 3 มิติ ด้วยการผสานเทคโนโลยี AI, การเข้ารหัสผ่าน VQVAE และการสร้างแลนมาร์กด้วย LLM ระบบนี้มุ่งหวังที่จะ เชื่อมช่องว่างระหว่างข้อความภาษาไทยและภาษามือไทย เพื่อมอบแพลตฟอร์มการแปลภาษามือแบบโต้ตอบ ในเวลาจริง ให้กับชุมชนผู้บกพร่องทางการได้ยินในประเทศไทย

การเลือกที่ตั้งศูนย์กระจายสินค้าประเภทเครื่องดื่มโดยใช้ตัวแบบคณิตศาสตร์โดยพิจารณาต้นทุนโลจิสติกส์การขนส่ง

คณะวิทยาศาสตร์

การเลือกที่ตั้งศูนย์กระจายสินค้าประเภทเครื่องดื่มโดยใช้ตัวแบบคณิตศาสตร์โดยพิจารณาต้นทุนโลจิสติกส์การขนส่ง

งานวิจัยนี้มีจุดประสงค์เพื่อเลือกทำเลที่ตั้งศูนย์กระจายสินค้าประเภทเครื่องดื่มของบริษัท ไทย สพิริท อินดัสทรี จำกัด ที่มีต้นทุนรวมของการขนส่งสินค้าต่ำที่สุด โดยอาศัยตัวแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ โดยพิจารณาอำเภอเมืองของทั้ง 76 จังหวัด ไม่รวมจังหวัดฉะเชิงเทราซึ่งที่เป็นที่ตั้งของโรงงาน ในการศึกษาครั้งนี้ได้ทำการแบ่งสถานการณ์ออกเป็น 4 สถานการณ์ ได้แก่ 1) เมื่อกำหนดให้มีศูนย์กระจายสินค้าได้เพียงหนึ่งแห่ง 2) เมื่อกำหนดให้มีศูนย์กระจายสินค้าได้มากกว่าหนึ่งแห่ง 3) เมื่อแบ่งเป็น 4 ภูมิภาค โดยกำหนดให้มีศูนย์กระจายสินค้าได้เพียงหนึ่งแห่งในหนึ่งภูมิภาค และ 4) เมื่อแบ่งเป็น 4 ภูมิภาค โดยกำหนดให้มีศูนย์กระจายสินค้าได้มากกว่าหนึ่งแห่งในหนึ่งภูมิภาค เมื่อประมวลผลด้วยโปรแกรม IBM ILOG CPLEX Optimization Studio ผลการวิจัยสรุปได้ดังนี้ สถานการณ์ที่ 1 เมื่อกำหนดให้มีศูนย์กระจายสินค้าได้เพียงหนึ่งแห่ง มีต้นทุนการขนส่งรวม 786,107.75 บาท/เดือน สถานการณ์ที่ 2 เมื่อกำหนดให้มีศูนย์กระจายสินค้าได้มากกว่าหนึ่งแห่ง มีต้นทุนการขนส่งรวม 252,338.98 บาท/เดือน สถานการณ์ที่ 3 เมื่อแบ่งเป็น 4 ภูมิภาค โดยกำหนดให้มีศูนย์กระจายสินค้าได้เพียงหนึ่งแห่งในหนึ่งภูมิภาค มีต้นทุนการขนส่งรวม 401,499.61 บาท/เดือน สถานการณ์ที่ 4 เมื่อแบ่งเป็น 4 ภูมิภาค โดยกำหนดให้มีศูนย์กระจายสินค้าได้มากกว่าหนึ่งแห่งในแต่ละภูมิภาค มีต้นทุนการขนส่งรวม 258,666.22 บาท/เดือน

การวิเคราะห์เซลล์เม็ดเลือดด้วย AI

คณะวิศวกรรมศาสตร์

การวิเคราะห์เซลล์เม็ดเลือดด้วย AI

โครงการนี้จัดทำขึ้นเพื่อตอบสนองต่อปัญหาในทางการแพทย์ที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการนับและแยกเซลล์เม็ดเลือดจากตัวอย่าง ซึ่งเป็นกระบวนการที่ต้องใช้เวลาและความแม่นยำสูง เพื่อช่วยลดภาระของบุคลากรทางการแพทย์ ทางผู้จัดทำจึงได้พัฒนา แพลตฟอร์มและระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่สามารถจำแนกประเภทและนับจำนวนเซลล์จากภาพตัวอย่างได้โดยอัตโนมัติ ระบบนี้ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยผ่อนแรงนักเทคนิคการแพทย์ให้สามารถทำงานได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น ลดระยะเวลาในการตรวจวิเคราะห์ อีกทั้งยังเป็นการส่งเสริมการพัฒนาเทคโนโลยีในวงการแพทย์ เพื่อให้สามารถรองรับการใช้งานในระดับห้องเรียน ห้องปฏิบัติการจนถึงโรงพยาบาลได้อย่างมีประสิทธิภาพ