การพยากรณ์ต้นทุนการใช้พลังงานและดัชนีการใช้พลังงานจำเพาะในกระบวนการผลิตด้วยสมการถดถอยแบบพหุคูณเชิงเส้นและค่าหน่วยเทียบเท่า
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้เกี่ยวกับการทำนายต้นทุนด้านพลังงานและค่าดัชนีการใช้พลังงานจำเพาะ (SEC) ในกระบวนการผลิตด้วยสมการถดถอยแบบพหุคูณเชิงเส้นและค่าหน่วยเทียบเท่า ในกรณีศึกษาจะเป็นโรงงานอิเล็กทรอนิกส์ที่ทำการผลิตแผงวงจรอิเล็กทรอนิกส์ 4 ประเภท เพื่อทำการวิเคราะห์ปัญหาจึงได้นำค่าหน่วยเทียบเท่าเข้ามาใช้เปลี่ยนค่าปริมาณการผลิตของแผงวงจรอิเล็กทรอนิกส์แต่ละประเภทให้เป็นค่าปริมาณการผลิตเทียบเท่าเสียก่อน ต่อจากนั้นด้วยข้อมูลของปริมาณการใช้ไฟฟ้า เชื้อเพลิง LPG และค่าปริมาณการผลิตเทียบเท่าของแผงวงจรอิเล็กทรอนิกส์ 4 ประเภท ย้อนหลัง 12 เดือน เมื่อนำเอาเทคนิคการหาสมการถดถอยแบบพหุคูณเชิงเส้นมาทำการคำนวณข้อมูลเหล่านี้ทำให้สามารถสร้างเป็นสมการทำนายต้นทุนการใช้พลังงานทางไฟฟ้า เชื้อเพลิง LPG และพลังรวม ได้ดังสมการ 1) EEle (kWh) = (3.926 x 106) - (9.112 x 105) EQ1 + (8.287 x 105) EQ2 - (1.020 x 105) EQ3+ (5.461 x 105) EQ4 สำหรับต้นทุนการใช้พลังงานทางไฟฟ้า 2) ETher (Liters) = (4.239 x 104) - (1.185 x 104) EQ1 + (2.868 x 104) EQ2 - (3.023 x 104) EQ3 +(1.722 x 104 ) EQ4 สำหรับต้นทุนการใช้พลังงานทางเชื้อเพลิง LPG และ 3) ETotal (MJ) = (1.526 x 107) - (3.596 x 106) EQ1 + (3.747 x 106) EQ2 - (1.172 x 106) EQ3 + (2.425 x 106) EQ4 สำหรับต้นทุนการใช้พลังงานทางพลังงาน และเมื่อนำเอาข้อมูลปริมาณการผลิตเทียบเท่ารวมทั้งหมดของแผงวงจรอิเล็กทรอนิกส์ทั้ง 4 ประเภท มาคำนวณร่วมด้วยในที่สุดจะสามารถสร้างเป็นสมการ SECทางไฟฟ้า เชื้อเพลิง LPG และพลังงานรวม ได้ดังสมการ 1) SECEle (kWh/1000 ft2) = 0.007 EQ2Total– 17.696 EQTotal + 17,492 สำหรับไฟฟ้า 2) SECTher(liters/1000 ft2) = 0.0005 EQ2Total - 0.9861 EQTotal + 549.88 สำหรับเชื้อเพลิง LPG และ 3) SECTotal (MJ/1000 ft2) = 0.0389 EQ2Total – 89.953 EQTotal + 77,610 สำหรับพลังงานรวม
Article Details
บทความที่ปรากฏในวารสารนี้ เป็นความรับผิดชอบของผู้เขียน ซึ่งสมาคมนักวิจัยไม่จำเป็นต้องเห็นด้วยเสมอไป การนำเสนอผลงานวิจัยและบทความในวารสารนี้ไปเผยแพร่สามารถกระทำได้ โดยระบุแหล่งอ้างอิงจาก "วารสารสมาคมนักวิจัย"
เอกสารอ้างอิง
พีรพงษ์ แก้ววิมลรัตน์ และ รศ.สุทัศน์ รัตนเกื้อกังวาน (2553). การพัฒนาแบบจำลองดัชนีการใช้พลังงานจำเพาะด้วยเทคนิคหน่วยเทียบเท่าในอุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์. วารสารวิจัยพลังงาน ปีที่ 7 (2), หน้า 54-65
เป็นธิดา มณีโชติ จันทนา จันทโร และไชยะ แช่มช้อย (2554). การวิเคราะห์ประสิทธิภาพการใช้พลังงานของโรงงานควบคุม: TSIC 33, 36, 37 และ 38. วารสารวิจัยพลังงาน ปีที่ 8 (2), หน้า 12-19
Pedro A.Gonzalez and Jess M.Zamarreo (2005). Prediction of Hourly Energy Consumption in Buildings Based on a feedback artificial neural network. Energy and Buildings, Vol. 37, pp. 595-601.
L.Ekonomou (2010). Greek Long-Term Energy Consumption Prediction Using Artificial Neural Networks. Energy, Vol. 35, pp. 512-517.
Hai-xiang Zhao and Frederic Magoules (2012). A Review on The Prediction Of Building Energy Consumption. Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol. 16, pp. 3586-3592.
S.T.Newman, A.Nassehi, and et.al. (2012). Energy Efficient Process Planning for CNC Machining. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, Vol. 5, pp. 127-136.
Translated Thai References
Energy Statistics Data. Information Center of Renewable Energy Data and Energy Conservation, Thailand Energy Situation January – October 2019 from https://www.dede.go.th/download/ stat62/frontpage _jan_oct_62.pdf
Perapong Kaewwimon and Assoc. Prof. Suthat Rattanakueakangwal (2010). A Model Development of Specific Energy Consumption by Using Equivalent Unit Technique in Electronic Industry. Journal of Energy Research, Vol. 7 (2), pp.54-65.
Penthida Maneechod, Jantana Jantaro, and Chaiya Chamchoy (2011). Energy Efficiency Analysis Of The Designated Factories: TSIC 33, 36, 37, and 38. Journal of Energy Research, Vol. 8 (2), pp.12-19.
